سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی بازارهای داده امن با MPC: پیاده‌سازی مکانیزم‌های قابل اعتماد و خصوصی برای ارزش‌گذاری داده

کتاب طراحی بازارهای داده امن با MPC: پیاده‌سازی مکانیزم‌های قابل اعتماد و خصوصی برای ارزش‌گذاری داده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب طراحی بازارهای داده امن با MPC: پیاده‌سازی مکانیزم‌های قابل اعتماد و خصوصی برای ارزش‌گذاری داده

موضوع کلی: امنیت داده و حریم خصوصی

موضوع میانی: فناوری‌های نوین در اقتصاد داده مبتنی بر حریم خصوصی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر اقتصاد داده و چالش‌های حریم خصوصی
  • 2. ارزش داده و نقش آن در تصمیم‌گیری‌های مدرن
  • 3. مفاهیم پایه‌ای حریم خصوصی داده‌ها
  • 4. تهدیدات امنیتی در بازارهای داده
  • 5. معرفی تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی
  • 6. محاسبات چند طرفه امن (MPC): مبانی و اصول
  • 7. مروری بر پروتکل‌های MPC معروف
  • 8. معرفی مقاله "Reliable and Private Utility Signaling for Data Markets"
  • 9. خلاصه‌ای از مفاهیم اصلی و نوآوری‌های مقاله
  • 10. تعریف سیگنالینگ سودمندی در بازارهای داده
  • 11. نقش سیگنالینگ در تعیین قیمت و ارزش داده
  • 12. چالش‌های سیگنالینگ قابل اعتماد و خصوصی
  • 13. معرفی مدل‌های بازار داده و عوامل شرکت‌کننده
  • 14. نقش فروشندگان داده و خریداران داده
  • 15. مفهوم توزیع داده و حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 16. پیاده‌سازی حریم خصوصی تفاضلی در بازارهای داده
  • 17. ارتباط بین MPC و حریم خصوصی تفاضلی
  • 18. مفهوم تابع سودمندی (Utility Function)
  • 19. طراحی توابع سودمندی مناسب برای داده‌های مختلف
  • 20. محاسبه سودمندی با استفاده از MPC
  • 21. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی MPC
  • 22. مثال‌هایی از پیاده‌سازی MPC با استفاده از زبان‌های مختلف
  • 23. بهینه‌سازی کدهای MPC برای افزایش کارایی
  • 24. معرفی پروتکل‌های رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 25. کاربرد رمزنگاری همومورفیک در MPC
  • 26. مفهوم اثبات دانش صفر (Zero-Knowledge Proof)
  • 27. استفاده از اثبات دانش صفر برای اعتبارسنجی داده
  • 28. معرفی ساختارهای داده امن برای ذخیره و پردازش داده‌ها
  • 29. درخت مرکل (Merkle Tree) و کاربردهای آن در امنیت داده
  • 30. مفهوم بلاک‌چین و ارتباط آن با امنیت داده
  • 31. استفاده از بلاک‌چین برای ثبت و مدیریت تراکنش‌های داده
  • 32. معرفی قراردادهای هوشمند و نقش آن‌ها در بازارهای داده
  • 33. پیاده‌سازی قراردادهای هوشمند برای تبادل امن داده
  • 34. طراحی یک بازار داده مبتنی بر MPC: معماری کلی
  • 35. تعریف نقش‌ها و مسئولیت‌های شرکت‌کنندگان در بازار
  • 36. پیاده‌سازی سیگنالینگ سودمندی با استفاده از MPC
  • 37. مراحل محاسبه سودمندی به صورت خصوصی
  • 38. مکانیسم‌های قیمت‌گذاری داده در بازارهای MPC
  • 39. انواع مزایده‌ها و کاربرد آن‌ها در بازارهای داده
  • 40. طراحی مزایده‌های حفظ حریم خصوصی با استفاده از MPC
  • 41. معرفی مکانیزم‌های رأی‌گیری امن با استفاده از MPC
  • 42. کاربرد رأی‌گیری امن برای جمع‌آوری بازخورد از کاربران
  • 43. معرفی روش‌های مقابله با حملات Sybil در بازارهای داده
  • 44. استراتژی‌های مقابله با داده‌های مخرب (Malicious Data)
  • 45. روش‌های تشخیص و حذف داده‌های پرت (Outliers)
  • 46. مفهوم حریم خصوصی محاسباتی (Computational Privacy)
  • 47. ارتباط بین حریم خصوصی محاسباتی و MPC
  • 48. معرفی مدل‌های اعتماد (Trust Models) در بازارهای داده
  • 49. ساخت مدل‌های اعتماد مبتنی بر MPC
  • 50. مفهوم هویت دیجیتال و مدیریت هویت در بازارهای داده
  • 51. استفاده از MPC برای مدیریت هویت خصوصی
  • 52. معرفی روش‌های احراز هویت چند عاملی (Multi-Factor Authentication)
  • 53. پیاده‌سازی احراز هویت چند عاملی با استفاده از MPC
  • 54. معرفی تکنیک‌های ناشناس‌سازی (Anonymization Techniques)
  • 55. مقایسه روش‌های مختلف ناشناس‌سازی داده
  • 56. مفهوم داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 57. تولید داده‌های مصنوعی با استفاده از MPC
  • 58. کاربرد داده‌های مصنوعی در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 59. معرفی روش‌های یادگیری ماشین حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving Machine Learning)
  • 60. یادگیری فدرال (Federated Learning) و کاربردهای آن
  • 61. معرفی کتابخانه‌های MPC محبوب
  • 62. راهنمای استفاده از کتابخانه‌های MPC مختلف
  • 63. مفهوم زنجیره‌های تأمین داده (Data Supply Chains)
  • 64. امن‌سازی زنجیره‌های تأمین داده با استفاده از MPC
  • 65. معرفی استانداردهای امنیت داده و حریم خصوصی
  • 66. قوانین و مقررات مربوط به حریم خصوصی داده (GDPR, CCPA)
  • 67. رعایت قوانین حریم خصوصی در طراحی بازارهای داده
  • 68. ارزیابی ریسک‌های امنیتی در بازارهای داده
  • 69. روش‌های کاهش ریسک‌های امنیتی
  • 70. مفهوم حسابرسی امنیت داده (Data Security Audit)
  • 71. انجام حسابرسی‌های امنیتی در بازارهای داده
  • 72. معرفی ابزارهای نظارت بر امنیت داده
  • 73. مفهوم داده‌های کلان (Big Data) و چالش‌های حریم خصوصی
  • 74. پردازش امن داده‌های کلان با استفاده از MPC
  • 75. معرفی فناوری‌های وب 3.0 و ارتباط آن‌ها با حریم خصوصی
  • 76. کاربرد MPC در برنامه‌های غیرمتمرکز (dApps)
  • 77. معرفی مفهوم اقتصاد توکنیزه داده (Tokenized Data Economy)
  • 78. پیاده‌سازی توکن‌های امن با استفاده از MPC
  • 79. معرفی روش‌های بازاریابی داده حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving Data Marketing)
  • 80. استفاده از MPC برای هدف‌گذاری تبلیغات به صورت خصوصی
  • 81. معرفی روش‌های جمع‌آوری داده حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving Data Collection)
  • 82. استفاده از MPC برای جمع‌آوری داده‌های حسگر به صورت خصوصی
  • 83. معرفی روش‌های به اشتراک‌گذاری داده حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving Data Sharing)
  • 84. استفاده از MPC برای به اشتراک‌گذاری داده‌های پزشکی به صورت خصوصی
  • 85. بررسی موردی: پیاده‌سازی MPC در صنعت مالی
  • 86. بررسی موردی: پیاده‌سازی MPC در صنعت بهداشت و درمان
  • 87. بررسی موردی: پیاده‌سازی MPC در صنعت تبلیغات
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی MPC در دنیای واقعی
  • 89. محدودیت‌های MPC و راهکارهای مقابله با آن‌ها
  • 90. آینده MPC و بازارهای داده امن
  • 91. تحقیقات و نوآوری‌های جدید در زمینه MPC
  • 92. تاثیر هوش مصنوعی بر امنیت داده و حریم خصوصی
  • 93. اخلاق در اقتصاد داده و مسئولیت‌پذیری
  • 94. آینده بازارهای داده و نقش MPC در آن
  • 95. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 96. پرسش و پاسخ
  • 97. منابع بیشتر و مراجع
  • 98. مطالعه موردی: یک پیاده‌سازی کامل بازار داده مبتنی بر MPC
  • 99. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پروتکل‌های MPC
  • 100. امنیت در برابر حملات سایبری بر MPC

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.