本书是一本面向程序员的差分隐私书籍，主要介绍数据隐私保护领域所面临的挑战，以及为解决这些挑战而提出的技术，并帮助读者理解如何实现这些技术。本书前几章主要介绍去标识、聚合、k-匿名性等无法抵御复杂隐私攻击的常用隐私技术。随后，本书通过差分隐私技术、差分隐私的性质、敏感度、近似差分隐私、局部敏感度、差分隐私变体、指数机制、稀疏向量技术、本地差分隐私和合成数据等内容，详细介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。

Authorized translation from the English language edition entitled Programming Differential Privacy by Joseph P. Near and Chiké Abuah, Copyright © 2021.

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Chinese simplified language edition published by China Machine Press.

Copyright ©2024 by China Machine Press.

本书中文简体字版由Joseph P. Near and Chiké Abuah授权机械工业出版社独家出版。未经出版者预先书面许可，不得以任何方式复制或抄袭本书的任何部分。

北京市版权局著作权合同登记 图字：01-2023-2680号。

图书在版编目（CIP）数据

动手学差分隐私/（美）约瑟夫·P.尼尔（Joseph P. Near），（美）希肯·亚比雅著；刘巍然，李双译.—北京：机械工业出版社，2023.11

（网络空间安全技术丛书）

书名原文：Programming Differential Privacy

ISBN 978-7-111-74131-2

Ⅰ.①动… Ⅱ.①约…②希…③刘…④李… Ⅲ.①隐私权－数据采掘－数据保护－研究 Ⅳ.①TP311.131

中国国家版本馆CIP数据核字（2023）第201973号

机械工业出版社（北京市百万庄大街22号 邮政编码100037）

策划编辑：曲　熠　　　　　　　　　责任编辑：曲　熠

责任校对：王乐廷　薄萌钰　韩雪清　责任印制：常天培

北京铭成印刷有限公司印刷

2024年1月第1版第1次印刷

186mm×240mm·9印张·137千字

标准书号：ISBN978-7-111-74131-2

定价：79.00元

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