2024-Spring-Big Data Privay Perserving(大数据隐私保护)

课程简介： 《大数据隐私保护》是为网络空间安全等相关专业研究生开设的专业课，课程重点讲述在大数据时代面临的隐私安全问题，讲述安全多方计算，联邦学习等基础理论知识及相关应用。

授课对象：研究生

授课时间：40课时

课程大纲：

• 第一讲：大数据隐私保护概述

• 第二讲：安全多方计算简介与安全性

• 第三讲：安全多方计算-基础-Oblivious Transfer

• 第四讲：安全多方计算-基础-Garbled Circuit

• 第五讲：安全多方计算-基础-Secret Sharing

• 第六讲：安全多方计算-进阶-Vector Oblivious Linear Evaluation

• 第七讲：安全多方计算-进阶-Comparison Protocol

• 第八讲：安全多方计算-进阶-Malicious MPC

• 第九讲：安全多方计算-应用-Private Set Intersection

• 第十讲：安全多方计算-应用-Privacy Preserving Machine Learning

• 第十一讲：联邦学习-基础-NonIID

• 第十二讲：联邦学习-Secure Aggregation

• 第十三讲：联邦学习-Backdoor Attacks and Defending

• 第十四讲：联邦学习-Model Stealing Attacks and Defending