在数据驱动的机器学习应用日益普及的今天，数据安全和隐私保护尤为重要。本书提供了一套全面的技术框架和实践指南，旨在帮助研究人员、开发者和决策者理解并应对数据安全和隐私保护的挑战，确保机器学习项目的顺利进行和数据的合规使用。 本书涵盖了数据安全和隐私保护的基础理论、机器学习中的安全挑战、数据加密技术、差分隐私、安全多方计算、访问控制机制、数据脱敏技术、以及相关的法律法规和伦理问题。书中不仅详细介绍了各种技术的原理和实现方法，还通过案例分析展示了这些技术在实际应用中的有效性。 本书适合作为高等院校计算机科学、数据科学、信息安全等相关专业的教学参考书，同时也适合从事机器学习、数据科学、网络安全等领域的研究人员和工程技术人员使用。