• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site
Specialist 2023/2024

Methods for Protecting and dePersonalizing Personal Data

Category 'Best Course for Broadening Horizons and Diversity of Knowledge and Skills'
Category 'Best Course for New Knowledge and Skills'
Type: Elective course (Cyber Security)
Delivered by: Department of Computer Security
When: 5 year, 3, 4 module
Mode of studies: offline
Open to: students of all HSE University campuses
Instructors: Маршалко Григорий Борисович
Area of studies: Cyber Security
Language: English
ECTS credits: 3
Contact hours: 32

Course Syllabus

Abstract

Дисциплина «Методы защиты и обезличивания персональных данных» направлена на получение теоретических знаний и практических навыков студентами для безопасной работы с персональными данными, выбора, оценки требуемых параметров и использования методов обезличивания при аналитической обработке персональных данных, использования таких методов в информационных системах.
Learning Objectives

Learning Objectives

  • Приобретение студентами знаний о принципах алгоритмической защиты персональных данных при их обработке, угрозах безопасности информации, возникающих при работе систем, использующих машинное обучение, методах противодействия таким угрозам с использованием методов алгоритмической защиты данных
  • Приобретение знаний и навыков работы с алгоритмами обезличивания персональных данных.
Expected Learning Outcomes

Expected Learning Outcomes

  • Способен определить понятие "персональные данные"
  • Способен сделать исторический обзор изменению понятия "персональные данные"
  • Способен дать обзор отечественным и международным стандартам в области защиты персональных данных
  • Способен описать свойства безопасности
  • Способен описать основные алгоритмы преобразования данных
  • Способен описать атаки на персональные данные
  • Способен описать алгоритмы машинного обучения
  • Способен описать алгоритмы нейросетевой технологии
  • Способен генерировать алгоритм синтезирования персональных данных
  • Способен описать методы защиты синтетических данных
  • Способен сформулировать алгоритм машинного обучения методом статистического обезличивания
  • Способен описать атаки на методы статистического обезличивания
Course Contents

Course Contents

  • Понятие персональных данных. Нормативное регулирование их оборота.
  • Безопасность публикуемых данных. Классические методы обезличивания
  • Безопасность данных при обработке системами машинного обучения
  • Безопасность публикуемых данных. Синтетические данные.
  • Защита алгоритмов машинного обучения с использованием методов статистического обезличивания
Assessment Elements

Assessment Elements

  • non-blocking Методы обезличивания
  • non-blocking Атаки на персональные данные
Interim Assessment

Interim Assessment

  • 2023/2024 4th module
    0.5 * Атаки на персональные данные + 0.5 * Методы обезличивания
Bibliography

Bibliography

Recommended Core Bibliography

  • Закон: Закон : Персональные данные. N.3, , 2022
  • Персональные данные в системе информации ограниченного доступа : автореф. дис. ... канд. юридических наук : 12.00.13, Бундин, М. В., 2017
  • Соломина, Е. В. Начинаем изучать язык документов: персональные данные: практикум : учебное пособие / Е. В. Соломина. — Новосибирск : СГУПС, 2021. — 38 с. — ISBN 978-5-00148-208-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/217844 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Recommended Additional Bibliography

  • Персональные данные в государственных информационных ресурсах / М. Ю. Брауде-Золотарёв, Е. С. Сербина, В. С. Негородов, И. Г. Волошкин. — Москва : Дело РАНХиГС, 2016. — 56 с. — ISBN 978-5-7749-1121-9. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/74913 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.