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| 內容簡介： |
| 当前，数据流通不畅已成为制约我国大数据产业发展的重要问题。数据拥有者出于数据安全保密的顾虑而不愿共享数据，使得不同企业、不同机构间难以获取对方的数据进行联合分析或建模。为解决这一问题，大数据从业者们从多种角度进行了诸多探索。从目前发展现状和趋势看，隐私计算技术有可能成为实现这一突破的关键。本书拟从背景、技术、应用、产业、合规、挑战等方面介绍隐私计算发展情况。拟包含内容如下所示：一、隐私计算概述二、隐私计算的技术原理（技术特点、分类、典型架构、对比）三、隐私计算的应用算法（解决的主要问题、计算模型、应用原理、应用范式）四、隐私计算的应用场景（需求来源、参与方类型、典型案例分析）五、隐私计算的产业现状六、隐私计算与数据流通法律合规七、隐私计算面临的问题与挑战八、隐私计算发展趋势展望 |
| 關於作者： |
| 闫树，理学博士，中国信通院云计算与大数据研究所大数据与区块链部副主任，高级工程师。主要研究方向为数据流通、隐私计算、大数据产业等。牵头编写《大数据白皮书》《数据流通关键技术白皮书》及数据流通、多方安全计算、联邦学习等相关行业标准。重点参与工信部大数据十三五、十四五规划编写。袁博，中国信通院云计算与大数据研究所大数据与区块链部工程师。主要研究方向为隐私计算测评。牵头编写《隐私计算白皮书》。吕艾临，中国信通院云计算与大数据研究所大数据与区块链部工程师，主要研究方向为数据流通。 |
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