书名：隐私计算 开源架构实战
作者：花京华
ISBN：978-7-111-73414-7
出版社：机械工业出版社
出版日期：2023.09
隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下,实现数据共享、分析、计算、建模的技术集合,以达到对数据“可用、不可见”的目的。隐私计算涉及多个学科和技术体系,从实现所使用的技术上看,包含三个主要技术路线:联邦学习、安全多方计算和可信执行环境。本书主要介绍联邦学习和安全多方计算两种技术路线,在讲解理论知识的基础上结合开源架构进行代码分析、安装和运行。第1章介绍隐私计算所需基础理论知识;第2章根据联邦学习建模流程结合开源框架FATE进行介绍;第3~5章介绍安全多方计算,包括不经意传输、秘密共享和混淆电路;第6章介绍具有特定功能的隐私计算协议,包括隐私集合求交和隐私信息检索;第7章介绍隐私保护的安全联合分析,分别介绍了SMCQL和Conclave两个框架,主要涉及联合分析过程的SQL计划优化和明密文混合运行。本书提供关联的开源架构源代码,获取方式见封底。本书适合隐私计算入门从业者,以及需要快速搭建隐私计算产品的研发人员阅读学习。