Specialist
2024/2025
Methods for Protecting and dePersonalizing Personal Data
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
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
- 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
- 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
- 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
Interim Assessment
- 2024/2025 4th module0.5 * Атаки на персональные данные + 0.5 * Методы обезличивания
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.