Specialist
2026/2027
Methods for Protecting and dePersonalizing Personal Data
ID 1136558
Type:
Elective course (Cyber Security)
Delivered by:
Department of Computer Security
When:
5 year, 3, 4 module
Open to:
students of all HSE University campuses
Language:
English
ECTS credits:
4
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
- 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
- 2026/2027 4th module0.5 * Методы обезличивания + 0.5 * Атаки на персональные данные
Bibliography
Recommended Core Bibliography
- Закон: Закон : Персональные данные. N.3, , 2022
- Начинаем изучать язык документов: персональные данные: практикум - Соломина Е. В. - Сибирский государственный университет путей сообщения - 978-5-00148-208-6 - 2021 - русский - https://e.lanbook.com/book/217844 - ЛАНЬ - 217844
- Персональные данные в системе информации ограниченного доступа : автореф. дис. ... канд. юридических наук : 12.00.13, Бундин, М. В., 2017
Recommended Additional Bibliography
- Персональные данные в государственных информационных ресурсах - Брауде-Золотарёв М.Ю., Сербина Е.С., Негородов В.С., Волошкин И.Г. - Издательский дом "Дело" РАНХиГС - 978-5-7749-1121-9 - 2016 - русский - https://e.lanbook.com/book/74913 - ЛАНЬ - 74913