《隐私保护》课程教学大纲（硕士研究生）_第1页
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文档简介

广州大学研究生课程教学大纲课程名称中文隐私保护课程编号0006200111英文PrivacyPreservation开课单位人工智能与区块链研究院考核方式考查学时48学分3课程类别专业课编制者陈孔阳适用对象学术型硕士、专业型硕士课程简介(中文)：课程系统地介绍大数据与隐私计算领域的理论知识和项目实战，重点介绍Hadoop大数据架构及其主要组成部分，以及大数据安全领域的主流隐私计算方法。课程简介(英文)：Thecoursesystematicallyintroducesthetheoreticalknowledgeandprojectpracticesinthefieldsofbigdataandprivacycomputing.ItfocusesontheHadoopbigdataarchitectureaswellasitsmaincomponents,andthemainstreamprivacycomputingmethodsinbigdatasecurityarea.课程目标：本课程的目标是让学生学习和掌握数据安全和隐私保护的基本概念和研究内容，尤其是大数据时代诞生的Hadoop处理架构和实验方法，掌握大数据系统开发流程。同时，掌握与数据安全相关的隐私保护的基本概念和法律法规，熟悉典型隐私保护方法的算法设计。基本要求：理解分布式计算与大数据开发的基本概念和主流架构；掌握Hadoop大数据项目开发，理解分布式部署的原理；熟悉主流隐私保护方法的概念原理；熟练掌握至少一种隐私保护方法的算法设计。课程内容及学时分配：大数据的背景和基本概念（4学时）Hadoop架构与HDFS系统（4学时）MapReduce原理与应用（4学时）HBase原理与应用（4学时）大数据系统设计（4学时）隐私保护的背景和概念（4学时）MPC和差分隐私的原理（8学时）人工智能与隐私保护（8学时）隐私保护系统设计（8学时）教材及主要参考书目：1.Hadoop大数据实战权威指南（第2版），黄东军，电子工业出版社，2019年9月2.大数据安全与隐私保护，石瑞生，北京邮电大学出版社，2019年5月预修课程：无教师团队成员：陈孔阳编制者签名：

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