课程简介

随着大数据时代的到来，数据已成为推动经济社会发展的关键生产要素。然而，数据的广泛收集、存储和分析也引发了日益严峻的隐私保护问题。如何在保障个人隐私的同时，实现数据的价值挖掘和共享，成为了当前信息技术领域亟待解决的重要课题。

在此背景下，隐私计算技术应运而生，并迅速成为学术界和工业界关注的焦点。隐私计算旨在通过一系列技术手段，确保数据在处理、传输和存储过程中不泄露个人隐私信息，同时支持数据的合规使用和价值挖掘。这一技术不仅符合数据安全和隐私保护的法律法规要求，也为数据共享和合作提供了新的解决方案。

本课程深入探讨了数据价值与数据资产的重要性，以及如何在保护隐私的前提下充分利用这些数据。我们将从隐私的基本概念出发，逐步引入到隐私计算这一前沿领域。通过详细讲解隐私计算的基本原理，包括其技术框架、安全模型、设计目标以及关键技术，结合隐私计算工程实践，帮助学员提升数据安全处理能力，实现数据的安全共享和分析，同时保护个人隐私不受侵犯。

课程收益

1、帮助学员深入理解数据价值与资产，掌握隐私计算的核心价值；

2、帮助学员掌握隐私计算的基本原理与技术，提升数据安全处理能力；

3、帮助学员掌握隐私计算工程实践，推动数据安全与业务发展的融合

受众人群

数据分析师、数据科学家、软件工程师、开发人员、信息安全专家及其他对隐私计算感兴趣的人员

课程周期

 3H

课程大纲

1、数据价值与数据资产

2、从隐私到隐私计算

3、隐私计算的基本原理

4、隐私计算之多方加密

5、隐私计算之可信执行环境

6、隐私计算之联邦学习

7、隐私计算工程

案例:某证券公司的企业内训