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敏感数据机器学习识别技术教程

共计 30 章节
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01
敏感数据概述
敏感数据的定义 · 分类标准（PII · 财务
敏感数据概述敏感数据的定义
02
法律法规与合规要求
GDPR · CCPA · 网络安全法
法律法规合规要求
03
数据生命周期中的安全挑战
数据产生 · 传输 · 存储
数据生命周期安全挑战
04
机器学习基础回顾
监督学习 · 无监督学习 · 半监督学习的基本概念
机器学习基础回顾监督学习
05
特征工程
文本特征提取（TF-IDF · 词嵌入） · 数值特征归一化
特征工程TF-IDF
06
分类模型入门
逻辑回归 · 决策树 · 随机森林在敏感数据识别中的应用场景与…
分类模型入门逻辑回归
07
深度学习模型
CNN · RNN · Transformer（BERT）用…
深度学习模型CNN
08
命名实体识别（NER）
基于序列标注的敏感实体识别 · CRF与BiLSTM-CRF的实现细…
NER命名实体识别
09
正则表达式与规则引擎
传统模式匹配的局限性 · 与机器学习模型结合的混合方法
正则表达式规则引擎
10
异常检测方法
孤立森林 · LOF · One-Class SVM用于发现未…
异常检测方法孤立森林
11
数据脱敏与匿名化
k-匿名 · l-多样性 · t-接近性原理
数据脱敏匿名化
12
差分隐私
ε-差分隐私定义 · 噪声注入机制（Laplace · Gaussian）
差分隐私差分隐私定义
13
联邦学习场景下的敏感数据识别
垂直/水平联邦学习中的数据分布不均 · 标签隐私问题 · 安全聚合
联邦学习场景下的…垂直
14
模型评估与验证
混淆矩阵 · 精确率/召回率/F1 · ROC-AUC
模型评估验证
15
数据标注与弱监督学习
难以获得高质量标注数据时 · 如何利用规则 · 远程监督
数据标注弱监督学习
16
对抗性攻击与防御
对抗样本生成（FGSM · PGD） · 如何让模型对恶意规避更鲁棒
对抗性攻击防御
17
模型解释性与可解释AI
SHAP · LIME解释敏感数据识别决策 · 满足合规审计要求
AI模型解释性
18
多模态敏感数据识别
图像中的文字敏感信息（OCR+NER… · 语音中的私密内容 · 视频元数据等
多模态敏感数据识…OCR+NER
19
实时流式数据识别
基于Apache Kafka/Fli… · 低延迟模型部署与更新策略
实时流式数据识别Apache
20
大规模数据处理与分布式训练
Spark MLlib · PySpark · 参数服务器
大规模数据处理分布式训练
21
敏感数据发现与分类标准实践
CIS · ISO/IEC 27001 · NIST SP 800-53中的分类…
敏感数据发现分类标准实践
22
模型部署与API管理
Flask/FastAPI部署推理服… · 速率限制 · 访问控制
API模型部署
23
数据漂移与模型持续监控
概念漂移检测 · 数据分布变化触发模型重训练 · 防止识别效果衰退
数据漂移模型持续监控
24
隐私计算技术
安全多方计算 · 同态加密 · 可信执行环境（TEE）在敏感数据识别…
隐私计算技术安全多方计算
25
常用开源框架与工具
Presidio · Microsoft SmartNoi… · Google Privacy-on-…
常用开源框架工具
26
实战案例一
企业内部邮件及文档敏感内容识别系统设…
实战案例一企业内部邮件
27
实战案例二
金融交易日志中的客户敏感信息检测与脱…
实战案例二金融交易日志
28
实战案例三
医疗电子健康记录（EHR）中受保护健…
实战案例三EHR
29
安全审计与日志分析
记录模型推理日志 · 异常访问告警 · 满足SOC2
安全审计日志分析
30
未来趋势与前沿研究
大语言模型辅助敏感数据发现 · 零样本识别 · 自动化数据治理的演进方向
未来趋势前沿研究