隐私计算与联邦学习培训课程-曙海培训中心

隐私计算与联邦学习培训课程

培训对象： 面向数据工程师、架构师、算法工程师及技术团队负责人。适合需要关注数据价值与隐私保护、学习隐私计算技术在数据处理中应用的专业人员。

培训目标： 掌握隐私计算的基本原理与关键技术（多方加密、可信执行环境、联邦学习），了解软件架构的演进方向与质量属性。具备在数据应用中实施隐私保护的能力，能够在保护数据隐私的前提下实现数据价值挖掘。

培训内容介绍：

1. 数据价值与数据资产：学习数据作为企业核心资产的价值体现，理解数据价值挖掘与隐私保护的平衡关系。

2. 从隐私到隐私计算：了解隐私问题的产生背景，学习隐私计算的定义及其在数字化时代的重要意义。

3. 隐私计算的基本原理：掌握隐私计算的核心思想与技术框架，理解数据"可用不可见"的实现机理。

4. 多方加密技术：学习多方加密的基本原理，掌握在不泄露原始数据前提下进行多方联合计算的加密方法。

5. 可信执行环境（TEE）：深入理解可信执行环境的硬件级隔离技术，学习TEE在隐私计算中的应用场景与部署方法。

6. 联邦学习概述：学习联邦学习的定义与架构，理解"数据不动模型动"的核心思想，掌握横向联邦、纵向联邦与迁移联邦的区别。

7. 联邦学习协议与架构：掌握联邦学习的通信协议、参数聚合算法（FedAvg）、安全聚合技术，了解联邦学习系统的整体架构。

8. 联邦学习隐私保护机制：学习差分隐私、同态加密在联邦学习中的应用，防止模型参数反推原始数据的隐私泄露风险。

9. 隐私计算工程实践：通过实际案例学习隐私计算技术的工程落地方法，包括系统设计、性能优化及与现有数据平台的集成。

10. 软件架构与隐私计算融合：了解软件架构的10大质量属性与常见架构模式，学习隐私计算在企业架构中的嵌入方式。

11. 隐私计算应用案例：分析金融风控、医疗健康、政务数据共享等领域的隐私计算实践案例，学习成功经验与教训。

12. 隐私计算技术趋势：探讨隐私计算的最新技术发展（可信AI、联邦迁移学习、隐私计算与区块链融合），为技术规划提供参考。