本书以《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护
法》为背景，旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理进行系统概述。
首篇从历史与系统的角度介绍数据隐私与数据治理的基础，后三篇分别侧重大
规模数据收集、机器学习，以及数据治理中的隐私问题，介绍其相应的技术基
础，总结当下的关键问题与技术方案。本书从全新的数据生态的角度介绍数据
隐私与数据治理，在内容介绍上，以技术与算法的讲解为主，辅以案例，详略
得当。

大/数/据/管/理/丛/书
孟小峰等编著
数据隐私与数据治理概念与技术

计算机\数据库

本书旨在从概念与技术上，分别对数据隐私与数据治理进行系统的阐述，为学术研究、政府部门、企业等认识数据隐私与数据治理知识体系提供入口，为提高公民的数据素养提供辅导材料。
本书从四个方面对数据隐私与数据治理进行了深入浅出的论述:
数据隐私与治理的基础概念与方法体系；
面向共享与发布的隐私保护技术；
面向机器学习模型的隐私保护技术；
面向数据市场和数据生态的治理技术。

孟小峰 等编著：孟小峰，中国人民大学信息学院副院长，博士生导师、教授。现为中国计算机学会常务理事、中国计算机学会数据库专委会秘书长，《Journal of Computer Science and Technology》《Frontiers of Computer Science in China》《软件学报》《计算机研究与发展》等编委。

前 言
第一篇 基础知识
第 1 章 绪论
第 2 章 数据隐私的概念
第 3 章 数据治理的概念
第二篇 大数据隐私保护技术
第 4 章 差分隐私方法
第 5 章 本地化差分隐私方法
第 6 章 差分隐私与实用性
第三篇 人工智能隐私保护技术
第 7 章 机器学习中的隐私保护
第 8 章 联邦学习中的隐私保护
第四篇 数据生态与数据治理
第 10 章 数据垄断
第 11 章 数据公平
第 12 章 数据透明
索 引