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隐私计算线上慕课

难度入门
时长15小时41分
学习人数
综合评分10.00
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10.0 内容实用
10.0 简洁易懂
10.0 逻辑清晰
简介:「隐语开源社区」联合20位顶尖高校学者与产业代表,推出“隐私计算线上慕课”。本系列课程划分为7为大模块:课程前瞻、隐私计算全局概览、概念基础、技术应用、案例介绍、框架基础、动手实践,融合了基础理论与实践应用,将由浅入深为大家呈现100+专业细分知识点。动手实践模块使用隐私计算开源框架“隐语”,该框架支持多种主流隐私计算技术,提供开箱即用的隐私保护和数据分析功能。开源代码:https://github.com/secretflow。

第1章 前瞻:密态时代与隐私计算展望

密态时代的核心是把数据要素的持有权和使用权分离,确保使用权出域可控。可信隐私计算是支撑这一目标实现的最有潜力的技术。希望「隐私计算线上慕课」的出品能与各界广泛交流隐私计算技术成果,共同推动行业安全和隐私技术体系前行,一起为数据要素行业发展做出微小而积极的努力。 特邀讲师:韦韬 蚂蚁集团 蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官,兼任浙江省科协委员、北京大学客座教授,深耕网络安全二十余年,在北京大学任教期间曾带队在IEEE S&P、NDSS等国际顶级安全学术会议上连续发表了来自中国的最早5篇学术论文,总计发表论文70余篇,获得授权专利30余项。领导和推动了多项知名开源项目的研究与开发,在安全攻防、隐私保障、治理合规、黑产打击等领域有着丰富的实战经验与深度的体系思考。

第2章 「导论」隐私保护技术全局概览

《全局概览》作为全系列的统领导论将从政策背景与应用驱动切入,我将通过一些典型易懂的举例带大家对技术概念及其功能原理形成初步认知,为大家后续系列课程的深入学习铺垫思路,概念基础模块《多方安全计算》则将正式进入隐私计算基础理论知识横向拓展与纵向夯实的新阶段。 特邀讲师:郁昱 上海交通大学 上海交通大学教授、上海期智研究院密码学杰出科学家,2020年度“科学探索奖”、第十七届“中国青年科技奖”获得者,主研密码基础理论、后量子密码和隐私保护计算等方向。已于国际密码学会三大密码会和四个专题会议上发表了20多篇文章,多次受邀担任CRYPTO,EUROCRYPT, ASIA-CRYPT, PKC, CHES, TCC 和 CCS 的程序委员会委员。

第3章 「隐私计算基础理论」多方安全计算技术基础

从多方安全计算背景讲起,介绍了mpc发展和分类,最后展开详细介绍了mpc两类设计方法:混淆电路、秘密分享。 特邀讲师:郁昱 上海交通大学 上海交通大学教授、上海期智研究院密码学杰出科学家,2020年度“科学探索奖”、第十七届“中国青年科技奖”获得者,主研密码基础理论、后量子密码和隐私保护计算等方向。已于国际密码学会三大密码会和四个专题会议上发表了20多篇文章,多次受邀担任CRYPTO,EUROCRYPT, ASIA-CRYPT, PKC, CHES, TCC 和 CCS 的程序委员会委员。

第4章 「隐私计算基础理论」同态加密技术及其应用

本门课程邀请大家共同聚焦同态加密,概括介绍其定义与功能,再通过举例子的方式辅助进一步理解现有的同态加密方案、未来的研究方向。 特邀讲师:洪澄 阿里安全部双子座实验室 中国科学院大学博士,目前于阿里巴巴集团安全部双子座实验室担任资深安全专家,主要从事密码学、隐私保护计算相关技术研究,带领团队在EuroCrypt、s&P(Oakland)、USENIX'SEC、 SIGMOD、SIGKDD、VLDB等顶级学术会议和期刊上发表论文30余篇,获iDASH国际基因隐私计算大赛一等奖,牵头负责了安全多方计算国际标准EEE P2842的撰写工作。

第5章 「隐私计算基础理论」安全求交集和匿踪查询

安全求交集和匿踪查询是隐私计算中密码学里面的两个关键技术。其中安全求交集是联合建模和联合分析和的初始关键步骤,如何实现高效和安全的安全求交集协议是决定隐私计算是否能够大规模应用的关键一环。匿踪查询也是隐私计算众多场景和测评中的核心技术。 特邀讲师:段普 蚂蚁集团 西安交通大学电子信息学学士,美国Texas A&M University计算机科学博士。博士毕业后在美国硅谷思科等著名IT公司从事多年密码学,信息安全和网络安全方面的工作和研究。曾作为合伙人创建隐私计算初创公司并得到红杉中国投资。现任蚂蚁集团隐私智能计算技术部资深技术专家,领导密码学和安全团队研发隐语和相关隐私计算平台的密码学核心协议和功能,并发表多篇相关论文和专利。

第6章 「隐私计算基础理论」零知识证明

隐私计算技术是指在保证数据隐私的前提下,对数据进行分析计算的一系列信息技术。发展数字经济是国家的重要战略部署,隐私计算成为了解决"数据孤岛”问题的技术突破口。在密码学领域,对于隐私计算技术的研究始于上世纪80年代,经过多年的积累沉淀,技术相对成熟,并一直保持火热的研究态势,受到学术界和工业界持续关注。本系列课程将循序渐进深入浅出地介绍隐私计算基础理论知识和相关技术前沿。 特邀讲师:张秉晟 浙江大学 浙江大学百人计划研究员、国家级青年人才项目获得者、科技部重大科研项目首席科学家,主研密码学、安全多方计算、区块链安全、零知识证明、数据安全,近年来发表CCS、NDSS、Euroc-rypt.Asiacrypt等高水平学术论文50余篇,并主导ISO27565国际标准,任IEEEP2842工作组秘书、IEEEP2859工作组副主席。

第7章 「隐私计算基础理论」差分隐私

从差分隐私的背景引入,介绍了差分隐私的分布、定义、噪音、敏感度、机制、性质等概念,帮助大家更好的认识和理解差分隐私! 特邀讲师 王天豪 夫尼吉亚大学

第8章 「隐私计算基础理论」联邦学习

从联邦学习的诞生背景、技术原理开始,深入探讨未来更多的热门研究领域,包括图联邦学习、个性化联邦学习、联邦超参优化、联邦学习隐私攻击,并能在知识体系建立的过程中对Fed-erateScope也有初步的了解。 特邀讲师:李雅亮 阿里巴巴达摩院 阿里巴巴达摩院智能计算实验室高级算法专家,Feder-atedscope项目负责人。纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程系博士。研究领域包括隐私计算、数据融合、因果推断、自动机器学习等。研究成果发表于KDD、ACL、SIGIR、NeuriPs.www、TKDE等多个领域的顶尖国际会议与期刊。担任NeuriPS'21、NeuriPS'22、AAAl22领域主席,在JCAI和NeuriPs上三次组织workshop,在CIKM'22组织Analyt-icup比赛,在KDD、AAAl上多次做了Tutorial。获2022年KDD最佳论文奖。

第9章 「隐私计算基础理论」基于多方安全计算的机器学习

隐私计算对于激活数据要素潜能,释放数据要素价值起着至关重要的作用,本次《隐私计算线上慕课》内容丰富,包含了基础、应用、案例、框架及实践,非常适合隐私计算领域的从业者学习。 特邀讲师:陈超超 浙江大学计算机学院特聘研究员 金智塔科技CTO,主要研究方向为隐私保护机器学习、分布式机器学习和图机器学习等。曾作为主要骨干获得了2020"CCF科学技术奖”-科技进步奖卓越奖以及2021年度中国人工智能学会"优秀科技成果奖"。NeuriPS,www,ICDE,KDD,TKDE,TDSC等国际会议和期刊发表论文60余篇,获得国内外授权发明专利100余项。

第10章 「隐私计算基础理论」机密计算与可信执行环境

机密计算可以简单抽象为可证的、隔离的「安全屋可信执行环境是其主要支撑技术,包含远程认证与隔离执行两大能力。目前TEE正处于快速发展阶段,也还存在一些问题待优化,期待大家交流探讨课后思考题,希望课内的拓展阅读有助于大家进一步探索突破。 特邀讲师:夏虞斌 上海交通大学 上海交通大学教授、博导,上海市“优秀学术带头人〞,教育部“青年长江学者"。主研操作系统、体系结构和系统安 全。著有《现代操作系统:原理与实现》,开发RISC-V开源TEE系统"蓬菜"。曾获教育部技术发明一等奖、DSN+ 年"时间验证奖"等。曾任VEE程序委员会共同主席、ICDCS程序委员会领城共同主席,现任OpenHarmony机密计算技术委员会委员。

第11章 「技术应用」高性能多方安全数据分析MPC SQL

课程从两个多方数据联合分析案例入手,介绍了背景和需要解决的问题。之后介绍了MPC SQL的基本概念、架构、工作原理以及目前支持的功能。也介绍了该领域的三个主要挑战:性能/扩展性问题、数据滥用问题、异构数据源问题,适合零基础快速了解多方安全数据分析的基本方案。 特邀讲师:操顺德 蚂蚁集团 2017 年硕士毕业于华中科技大学计算机专业,先后从事过网约车交易引擎开发和MPC联合建模研发等工作。目前就职于蚂蚁集团隐私智能计算技术部技术专家,负责隐语多方安全数据分析系统 SCQL 的研发工作。

第12章 「技术应用」可信密态计算 TECC

新兴隐私计算技术,可信密态计算技术的系统性讲解 特邀讲师:潘无穷 蚂蚁集团 2014年中国科学院信息安全专业博士毕业,留校任职4年,2018年加入蚂蚁集团任职高级专家。主持过中国最快的密码机和10多款具有商密资质的密码产品。推动可信密态计算技术的提出和发展,为大规模数据安全高效流通带来新思路。曾获党政密码科学技术进步奖励一等奖、密码学会优秀青年奖,发表学术论文和专利50余篇。

第13章 「技术应用」Occlum技术架构和设计思想

Occlum是用于多种TEE的内存安全多任务用户态的开源操作系统,可以让应用负载很方便地部署在TEE中,来保证用户隐私数据在整个计算过程中的机密性和完整性。本门课程对intel SGX TEE技术做了初步介绍,并重点讲解了Occlum项目是如何让机密计算变得更加简单易用,以及其背后的设计思想和原理。 特邀讲师:段然 蚂蚁集团 蚂蚁安全计算团队高级安全专家。Occlum和Teaclave开源项目负责人。主要从事TEE机密计算、操作系统安全、二进制应用安全等技术领域的研究与相关项目的与研发。Tea-clave SGx SDK项目的研究成果发表在国际顶级安全ACMCCS会议上。系统安全技术爱好者热衷于研究各类TEE技术,致力于构造安全可信的系统。

第14章 「技术应用」隐私计算安全攻防“系统攻防”

特邀讲师:张超 清华大学 清华大学长聘副教授、华为冠名教授、蓝莲花战队教练CCF态出会员,曾获得海外高层次人才、求是杰出青年学者、MIT TR35 China、清华大学学术新人等荣誉。主要研究软件和系统安全,尤其是智能攻防方向。在国际四大安全会议发表论文近30篇,CCF A类论文40余篇,主持重点研发计划等众多项目。研究方案在系统软件中挖掘500多个漏洞,在区块链中挖掘数万个漏洞,获得腾讯安全探索论坛专业奖、突破奖、华为优秀合作奖、微软Bluehat防御竞赛特别提名奖等。研发的自动攻防系统获得DARPA CGC初赛防御第一,决赛攻击第二。

第15章 「技术应用」隐私计算安全攻防:算法攻防

课程内容将分为两个部分展开:在Al安全算法攻防上,与大家共同关注图像、文本等领域的攻击和防御问题;在纵向联邦学习算法攻防上,重点讲解标签窃取攻击。在出品这门课时,也是希望通过引用和分享近年来学术顶级会议上发表的论文,为这个领域的研究者提供更多的思路和指引。 特邀讲师:纪守领 浙江大学 浙江大学 “百人计划”研究员、博士生导师、滨江研究院国产信创研究中心副主任,获佐治亚理工学院电子与计算机工程博士学位、佐治亚州立大学计算机科学博士学位,入选国家青年人才计划。主要研究方向为人工智能与安全、数据驱动安全、软件与系统安全等,发表IEEE S&P, USENIX Security, ACM CCS, KDD等CCF A类论文100余篇,研制的多个系统在大型平台上获得部署应用。获国家优秀留学生奖、ACM CCS 2021最佳论文奖等10项最佳论文奖、华为优秀技术成果奖、浙江大学先进工作者等。

第16章 「案例介绍」“好医保住院医疗险”智能理赔系统

本讲课程是隐语在保险场景应用的案例分析课,重点介绍“好医保智能理赔系统”如何应用隐语多方数据联合分析技术解决医疗数据在理赔调查场景应用的安全桃战,会通过一个 “既往症免责分析〞 的具体问题解决过程推导出多方数据联合分析技术框架的三次迭代,最后会简单探讨下保险产品生命周期中其它阶段的隐私保护问题。 特邀讲师:韩冬 蚂蚁集团 蚂蚁集团保险科技高级技术专家,理赔平台技术负责人,专注智能理赔技术方向。多年来在账户安全险、运费险、相互宝等亿级用户保险/互助产品的理赔场景主导了多个技术创新实践。2022年负 责的安心赔2日快赔系统得到行业认可,获取1DC金融科技创新奖、融城杯科技创新奖等行业奖项。

第17章 「框架基础」隐语框架概览及设计思想

"隐语”可信隐私计算框架,在蚂蚁多种业务场景中经历了六年积淀,其技术开源探索始于2022年7月,本系列课程的打造则是开源社区在知识共享层面迈出的第一步。基于各界特邀讲师对隐私计算技术与应用的全面讲解,欢迎大家与我共同进入实践篇章,了解隐语的架构设计以及背后的思考,以便更好地理解和使用隐语,通过知识共享与技术开源的结合帮助大家提升应用能力。 特邀讲师:王磊 蚂蚁集团 浙江大学计算机博士,,蚂蚁集团隐私智能计算部总经理,开源隐私计算框架“隐语”负责人,拥有国内外隐私计算方向授权专利40余篇;参与10余项多方安全计算/联邦学习等国家/行业/团体标准的制定,获《麻省理工科技评论》 2022年中国隐私计算十大科技创新人物。其负责的隐语框架获20201DC•金融创l新大奖、2021数博会领先科技成果奖、2022 世界人工智能大会八大镇馆之宝等奖顶。

第18章 「框架基础」隐语密态计算设备SPU背景与原理

通过本课程,大家会学习到隐语SPU如何将Python代码通过编译器编译到密态设备、并利用MPC协议进行执行的原理和过程,通过实际例子了解如何基于SPU 进行可证安全算法的开发。期待本课程激发大家开发新算法的动力。 特邀讲师:谭晋 蚂蚁集团 毕业于华中科技大学,就职于蚂蚁集团隐私智能计算部,负责隐语SPU架构的研发,并专注于多方安全计算和PPML方向的工程化。

第19章 「动手实践」隐语明密文混合编程实践

本课程将带领大家上手实践隐语,领略明密文混合编程的魅力。大家会学习到隐语明密文设备的概念和使用,并且通过实际例子了解如何基于设备开发具体算法。期待本课程激发大家开发新算法的动力。 特邀讲师:周爱辉 蚂蚁集团 毕业于清华大学,就职于蚂蚁集团隐私智能计算部担任技术专家,负责SecretFlow架构的研发,并专注于联邦学习和TEE方向的工程化。已授权专利11篇,曾获2019年CCF科技进步奖。

第20章 「动手实践」隐语OPenAPI 及其使用流程

通过学习本课程可以了解隐语OpenAPI是什么,隐语平台领域模型核心实体有哪些,以及掌握隐语OpenAPI的使用流程。通过OpenAPI打造专属于自己行业领域的隐私保护机器学习平台。 特邀讲师:贾明阳 蚂蚁集团 哈尔滨工程大学计算机应用技术专业硕士,有多年专网通信、电商支付、互动直播领域工作经验,目前就职于蚂蚁集团,担任后端开发技术专家,负责隐语平台设计开发工作。

第21章 「动手实践」隐语开放平台 低门槛实践隐私计算

隐语开放平台助力低门槛实践隐私计算,防止数据在跨域流转中泄露或滥用,推动数据要素流转产生更大的价值 ! 特邀讲师:赵扬 蚂蚁集团 山东大学控制科学模式识别方向硕士,曾任华为安全网关产品线管道安全组TeamLeader,才云科技云原生AI平台-Clever产品负责人,现为隐私计算产品专家。
课程须知
隐私计算技术体系化课程,内容由浅入深,适合所有对隐私计算感兴趣的同学 「隐私计算线上慕课」著作权归隐语开源社区所有,仅供学习交流使用,未经授权禁止转载或另作他用。
老师告诉你能学到什么?
1、了解隐私计算各大主流技术 2、学习完理论知识,可搭配动手实践模块课程,快速上手。

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