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@ a本书的特色在于面向数字化转型重要战略中促进数据共享、保护数据安全隐私的核心需求, 充分考虑物联网终端和数据的实际特性, 在数据迁移和计算迁移模式下分别研究了数据/模型服务交易和终端间联合学习, 形成了安全可信的数据共享技术新体系。本书首先研究了物联网数据服务交易机制, 包括精准的关联性隐私量化、可满足的隐私补偿和无套利的查询定价, 为数据供需双方构建市场化体制 ; 其次研究了如何在保护数据隐私和模型机密性的前提下, 批量验证模型推理结果的正确性 ; 最后面向手机淘宝推荐场景, 研究了如何协同大规模异构终端来训练包含亿级特征的深度学习模型。
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物联网数据安全可信的共享技术研究= Privacy preserving and verifiable data sharing in internet of things/牛超越著.-北京：机械工业出版社，2023.01 XXIX, 227页, [2] 页图版：图 (部分彩图)；21cm.-(CCF优博丛书) 中国计算机领域具有重要突破或重要创新的博士研究生科研成果 ISBN 978-7-111-71434-7：CNY49.00 本书的特色在于面向数字化转型重要战略中促进数据共享、保护数据安全隐私的核心需求, 充分考虑物联网终端和数据的实际特性, 在数据迁移和计算迁移模式下分别研究了数据/模型服务交易和终端间联合学习, 形成了安全可信的数据共享技术新体系。本书首先研究了物联网数据服务交易机制, 包括精准的关联性隐私量化、可满足的隐私补偿和无套利的查询定价, 为数据供需双方构建市场化体制 ; 其次研究了如何在保护数据隐私和模型机密性的前提下, 批量验证模型推理结果的正确性 ; 最后面向手机淘宝推荐场景, 研究了如何协同大规模异构终端来训练包含亿级特征的深度学习模型。 ●
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300705426
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