书籍摘要

《Privacy-Preserving Machine Learning》是一本由J. Morris Chang、Di Zhuang和Dumindu Samaraweera共同撰写的专注于隐私保护机器学习（ML）领域的专业书籍。该书由Manning Publications于2023年出版，旨在帮助机器学习爱好者和数据科学家避免在ML应用中出现数据隐私泄露问题，同时提供实用的隐私保护技术与实现代码。

书籍结构与内容

全书共分为三大部分，涵盖了隐私保护机器学习的基础知识、高级概念以及实际应用。

第一部分：隐私保护机器学习基础

• 第1章：讨论了机器学习中的隐私问题，强调了保护隐私的重要性，并介绍了隐私保护技术在机器学习中的应用。
• 第2章：详细介绍了差分隐私（Differential Privacy, DP）的核心概念及其在机器学习中的应用机制。
• 第3章：探讨了如何在机器学习中应用差分隐私，包括输入扰动、算法扰动、输出扰动和目标扰动等设计原则，并通过案例研究展示了差分隐私算法的设计和分析过程。

第二部分：本地差分隐私与合成数据生成

• 第4章：介绍了本地差分隐私（Local Differential Privacy, LDP）的概念及其与集中式差分隐私的区别。
• 第5章：深入探讨了LDP的高级机制，包括Laplace机制、Duchi机制和Piecewise机制等，并通过案例展示了LDP在机器学习中的应用。
• 第6章：讨论了隐私保护合成数据生成的重要性、方法和技术，并介绍了如何利用差分隐私生成合成数据以保护隐私。

第三部分：构建隐私保障的机器学习应用

• 第7章：强调了数据挖掘中隐私保护的重要性，并介绍了多种隐私保护机制，如数据修改、噪声添加等。
• 第8章：讨论了数据管理中的隐私模型，包括k-匿名性、l-多样性、t-接近性等，并探讨了如何在数据库系统中实现隐私保护。
• 第9章：介绍了压缩隐私（Compressive Privacy）的概念及其在机器学习中的应用，包括主成分分析（PCA）和其他降维方法。
• 第10章：综合前几章的内容，设计了一个隐私增强平台（DataHub），用于研究数据的保护和共享。

书籍特色

• 全面覆盖：本书是第一本全面介绍隐私保护机器学习的书籍，涵盖了从基础概念到高级技术的各个方面。
• 实用性强：书中不仅介绍了理论知识，还提供了丰富的代码示例和实验案例，帮助读者更好地理解和应用隐私保护技术。
• 前沿研究：作者结合了自己在DARPA Brandeis项目中的研究成果，介绍了最新的隐私保护技术和应用案例。

适用读者

本书适合中级水平的数据科学爱好者、机器学习工程师以及对隐私保护技术感兴趣的读者。读者需要具备一定的机器学习基础和编程能力，尤其是对Python、NumPy、scikit-learn等工具的熟悉程度。

总结

《Privacy-Preserving Machine Learning》是一本极具价值的专业书籍，它不仅为读者提供了隐私保护机器学习的全面知识体系，还通过实际案例和代码示例展示了如何将这些技术应用于实际问题。随着数据隐私保护的重要性日益凸显，这本书无疑将成为该领域的经典之作。