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隐私计算开源架构实践
¥64.1(7.2折)定价:¥89.0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
