ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Enhancing Privacy and Security in Data
در عصری که مقررات حریم خصوصی مانند GDPR و CCPA و نقضهای دادهای پرهزینه و بدنام، فشار بیسابقهای بر دانشمندان داده برای تضمین حریم خصوصی دادهها ایجاد کردهاند، ادغام حریم خصوصی در جریان کاری علوم داده همچنان پیچیده است. کتاب Practical Data Privacy راهنمایی ضروری است که توصیههای محکم و بهترین شیوهها را برای فناوریهای نوآورانه حفظ حریم خصوصی مانند یادگیری رمزگذاریشده و حریم خصوصی تفاضلی ارائه میدهد و نگاهی به فناوریها و تکنیکهای نوظهور در این حوزه دارد. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵ توسط O'Reilly، با بیش از ۳۵۰ صفحه محتوای غنی، پر از مثالهای عملی و راهکارهای واقعی، به سؤالات کلیدی پاسخ میدهد: GDPR و CCPA برای پروژه من چه معنایی دارند؟، دادههای ناشناس واقعاً چیست؟، آیا باید دادهها را ناشناس کنم؟ چگونه؟، کدام تکنیکهای حریم خصوصی برای پروژه من مناسب است؟، تفاوتها و شباهتهای فناوریهای حفظ حریم خصوصی چیست؟، چگونه از کتابخانههای منبعباز برای تکنیکهای حریم خصوصی استفاده کنم؟، چگونه پروژههایم را secure by default و private by design کنم؟، چگونه برنامهای برای سیاستهای داخلی یا پروژه دادهای با حریم خصوصی و امنیت از ابتدا ایجاد کنم؟ اگر به حکمرانی داده، ناشناسسازی، یادگیری فدرال، محاسبات رمزگذاریشده یا مدیریت قانونی حریم خصوصی علاقهمند هستید، این کتاب منبع ایدئالی است که شما را برای چالشهای ۲۰۲۵ آماده میکند.
تصور کنید که به عنوان یک دانشمند داده، باید یک مدل ML را توسعه دهید که با GDPR سازگار باشد یا از نقض دادهها جلوگیری کند. این کتاب با زبانی واضح و رویکرد گامبهگام، شما را از حکمرانی داده و رویکردهای ساده حریم خصوصی شروع میکند و به سراغ ناشناسسازی، ساخت حریم خصوصی در پایپلاینهای داده، حملات حریم خصوصی، یادگیری ماشین آگاه از حریم خصوصی و محاسبات رمزگذاریشده میبرد. مثلاً، در فصل یادگیری فدرال و علوم داده، کدهای نمونه برای پیادهسازی یادگیری فدرال با کتابخانههای منبعباز ارائه میدهد، در حالی که فصل حریم خصوصی تفاضلی نشان میدهد چگونه دادهها را با حفظ حریم خصوصی تحلیل کنید. این کتاب نه تنها تئوری را پوشش میدهد، بلکه با تمرکز بر کاربردهای عملی و بهترین شیوهها، شما را برای ایجاد پروژههای secure by default آماده میکند. کلماتی مانند حریم خصوصی داده، یادگیری رمزگذاریشده و در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
مقررات حریم خصوصی مانند GDPR و CCPA و نقضهای دادهای پرهزینه، دانشمندان داده را تحت فشار قرار دادهاند تا حریم خصوصی را در اولویت قرار دهند. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۸۰% سازمانها با جریمههای GDPR مواجه شدهاند و ۶۵% به دنبال فناوریهای حفظ حریم خصوصی مانند یادگیری فدرال هستند. Practical Data Privacy با ارائه راهکارهای عملی و مثالهای واقعی، این پیچیدگیها را ساده میکند. این کتاب، که برای دانشمندان داده، مهندسان ML و متخصصان حریم خصوصی نوشته شده، بر فناوریهای نوظهور مانند حریم خصوصی تفاضلی و محاسبات رمزگذاریشده تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۴/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای حریم خصوصی داده – مثالهای عملی نجاتدهندهاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/datascience)، کاربران آن را «منبع ضروری برای GDPR و یادگیری فدرال» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «گامبهگام عالی برای ناشناسسازی و امنیت.» این کتاب، با کدهای عملی و پوشش قانونی، برای ۲۰۲۵ بهروز است و برای متخصصان داده در هر سطح، از مبتدی تا پیشرفته، ایدهآل است.
این کتاب به صورت گامبهگام، از مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با مثالهای کدنویسی و راهکارهای عملی همراه است. در ادامه، موضوعات کلیدی را مرور میکنیم:
فصل اول Data Governance and Simple Privacy Approaches را پوشش میدهد و مفاهیم پایه را توضیح میدهد.
فصل دوم Anonymization را آموزش میدهد، برای حذف اطلاعات شناسایی.
فصل سوم Building Privacy into Data Pipelines را کاوش میکند، برای secure by design.
فصل چهارم Privacy Attacks را بررسی میکند، برای شناسایی تهدیدات.
فصل پنجم Privacy-Aware Machine Learning and Data Science را پوشش میدهد.
فصل ششم Federated Learning and Data Science را آموزش میدهد، برای تحلیل غیرمتمرکز.
فصل هفتم Encrypted Computation را کاوش میکند، برای امنیت داده.
فصل هشتم Navigating the Legal Side of Privacy را بررسی میکند، برای GDPR و CCPA.
فصل نهم Privacy and Practicality Considerations را پوشش میدهد.
فصل دهم Frequently Asked Questions (and Their Answers!) را آموزش میدهد.
فصل یازدهم Go Forth and Engineer Privacy! را به پایان میرساند.
Practical Data Privacy با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
hands-on: مثالهای کدنویسی برای یادگیری فدرال و حریم خصوصی تفاضلی.
کاربردی: تمرکز بر GDPR، CCPA و ناشناسسازی.
فناوریمحور: پوشش یادگیری رمزگذاریشده و تکنیکهای نوظهور.
نویسنده متخصص: با تجربه در حریم خصوصی داده.
بهروز: برای چالشهای ۲۰۲۵.
این کتاب برای طیف وسیعی از خوانندگان طراحی شده است:
دانشمندان داده: برای ادغام حریم خصوصی در پروژهها.
مهندسان ML: برای یادگیری فدرال و رمزگذاریشده.
متخصصان حریم خصوصی: برای GDPR و CCPA.
مهندسان نرمافزار: برای secure by design.
مدیران داده: برای سیاستهای حریم خصوصی.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای حریم خصوصی داده – مثالها عالی.» در Reddit: «منبع ضروری برای GDPR.» در Amazon: «گامبهگام فوقالعاده.»
با مطالعه، شما:
مقررات GDPR و CCPA را در پروژهها اعمال میکنید.
دادهها را ناشناس میکنید.
حریم خصوصی را در پایپلاینها میسازید.
حملات حریم خصوصی را شناسایی میکنید.
یادگیری فدرال و رمزگذاریشده را پیادهسازی میکنید.
سیاستهای حریم خصوصی را طراحی میکنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران