近年来，我国数据要素市场规模保持高速增长，随着《数据安全法》、《个人信息保护法》、《数据二十条》等相关政策相继出台，对隐私数据安全提出了新的要求。作为数据要素流通的实践探索者与隐私计算技术的布道者，隐语希望凝聚学术界与产业界生态共建力量，带来“数据安全/隐私计算”的系列课程分享。
紧跟数据要素市场发展前沿趋势，普及数据安全与隐私保护的重要意义，隐语开源社区联合学术届与产业界的数十位专家学者，于2022年11月正式推出「隐私计算技术线上MOOC」第一期，收获行业内外的广泛关注。首期课程涵盖100+知识点，覆盖20+高校，累计学习量已超7万，共产出1.5万字以上学习笔记，反响热烈！👏
随着对隐私计算技术的不断深入学习，大家对于隐私计算实践应用也提出了新的需求，更希望了解其在不同行业的产业化场景中如何落地应用。基于此，隐语开源社区特别推出「隐私计算技术线上MOOC」第二期！
本系列课程适合所有对隐私计算/数据安全感兴趣的同学，观看学习！ 无论你是安全领域从业人员还是在校大学生，相信都能通过对本系列课程的学习有所收获。
课程亮点🌟
- 覆盖多个主流隐私计算技术类型： 联邦学习FL、多方安全计算MPC、可信执行环境 TEE、隐私求交 PSI、匿踪查询PIR、差分隐私 DP、零知识证明 ZK、同态加密 HE、可信密态计算 TECC、秘密分享 SS，注重内容的科普性与易学性。
- 强调技术的学以致用： 课程不只包含隐私计算相关基础理论，还强调技术的实用性，由浅入深，通过基于隐语框架专门开设的实践应用课程，帮助用户快速上手使用隐私计算技术。
- 丰富的落地应用案例： 解读隐私计算产业/学研实践应用案例，介绍隐私计算技术在各个领域的应用场景，为实际工作中隐私计算技术的应用提供借鉴和参考。
- 详解隐语分层架构： 从安装部署到理论实践，覆盖数据要素、隐语应用、密态引擎、资源调度、产品开发、互联互通、场景案例等多个模块。
🌟课程亮点抢先看
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产学研专家从市场/法律/实践/开源视角，分享数据要素流通现状及观点。
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隐语算法/研发/前端/产品团队，详解隐语分层架构、安装部署、理论&实践。
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基于隐私计算落地场景，分享产业侧/学研侧实践应用案例。
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覆盖数据要素、隐语应用、密态引擎、资源调度、产品开发、互联互通、场景案例等多个模块。
访问课程👉https://www.secretflow.org.cn/mooc
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目前MOOC系列课程已上线隐语官网 👉 课程视频指路：https://www.secretflow.org.cn/mooc
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