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Sinopsis
Privacy-preserving computing aims to protect the personal information of users while capitalizing on the possibilities unlocked by big data. This practical introduction for students, researchers, and industry practitioners is the first cohesive and systematic presentation of the field's advances over four decades. The book shows how to use privacy-preserving computing in real-world problems in data analytics and AI, and includes applications in statistics, database queries, and machine learning. The book begins by introducing cryptographic techniques such as secret sharing, homomorphic encryption, and oblivious transfer, and then broadens its focus to more widely applicable techniques such as differential privacy, trusted execution environment, and federated learning. The book ends with privacy-preserving computing in practice in areas like finance, online advertising, and healthcare, and finally offers a vision for the future of the field.
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Acerca de los autores
Kai Chen is Professor at the Department of Computer Science and Engineering of the Hong Kong University of Science and Technology, where he leads the Intelligent Networking and Systems (iSING) Lab and the WeChat-HKUST Joint Lab on Artificial Intelligence Technology. His research interests include data center networking, high-performance networking, machine learning systems, and hardware acceleration.
Qiang Yang is Chief Ai Officer at Webank and Professor Emeritus at the Department of Computer Science and Engineering of the Hong Kong University of Science and Technology. He is an AAAI, ACM, and IEEE Fellow and Fellow of the Canadian Royal Society. He has authored books such as 'Intelligent Planning,' 'Crafting Your Research Future,' 'Transfer Learning,' and 'Federated Learning.' His research interests include artificial intelligence, machine learning and data mining, automated planning, transfer learning, and federated learning.
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- EditorialCambridge University Press
- Año de publicación2023
- ISBN 10 1009299514
- ISBN 13 9781009299510
- EncuadernaciónTapa dura
- IdiomaInglés
- Número de páginas271
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Privacy-preserving Computing
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Privacy-preserving Computing: for Big Data Analytics and AI
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Cambridge University Press, 2024
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Privacypreserving Computing
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Privacy-preserving Computing : For Big Data Analytics and Ai
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Privacy-preserving Computing : for Big Data Analytics and AI
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Cambridge University Press Nov 2023, 2023
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