随着人工智能的发展，深度学习作为机器学习中的一种主流算法，在语音识别、图像处理等领域取得了巨大成功。然而，由于大量数据参与训练，导致了用户敏感信息的泄露。《基于同态加密的隐私保护深度学习研究》以隐私保护深度学习为中心进行编写，提出多个深度学习训练预测的隐私保护方案，用于解决深度学习训练预测过程中用户隐私泄露问题。书中简明扼要的对隐私保护深度学习进行了阐述，系统的介绍了深度学习、可证明安全、同态加密等技术，重点提出了4个隐私保护深度学习方案。全书将理论基础和仿真应用进行结合，有利于读者理解抽象的理论知识，有利于读者深入浅出的了解同态加密在深度学习中的应用。本书结构合理、内容全面、非常适合信息安全专业及人工智能领域的科研人员进行阅读。