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18. TinyML数据合规：隐私、脱敏与边缘设备采集边界

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML数据合规的为什么重要？学… · 课程框架 · 适用人群与前置知识
课程导入TinyML
02
TinyML与数据生命周期
从传感器采集 · 边缘处理 · 模型训练到部署推理的完整数据流
TinyML数据生命周期
03
隐私法规基础
GDPR · CCPA · 中国《个人信息保护法》等核心法规对边…
隐私法规基础GDPR
04
数据分类与分级
如何对TinyML场景中的原始数据（… · 音频 · 生物特征
数据分类分级
05
知情同意与透明度
在边缘设备上如何实现用户告知 · 同意获取 · 撤回机制
知情同意透明度
06
数据最小化原则
在TinyML中如何只采集完成任务所… · 减少隐私暴露面 · 包括传感器选型与采样策略
数据最小化原则TinyML
07
边缘采集边界
哪些数据可以在边缘采集？哪些必须本地…
边缘采集边界哪些数据可以
08
本地处理与云端上传的合规权衡
边缘推理减少数据外传的合规优势 · 以及何时必须上传 · 如何合规上传
本地处理云端上传的合规权…
09
数据脱敏基础
脱敏的定义 · 类型（匿名化 · 假名化
数据脱敏基础脱敏的定义
10
图像数据脱敏
人脸模糊 · 背景替换 · 目标区域裁剪等边缘端图像脱敏技术
图像数据脱敏人脸模糊
11
音频数据脱敏
语音特征提取 · 噪声注入 · 关键词检测中的隐私保护
音频数据脱敏语音特征提取
12
生物特征数据合规
指纹 · 心率 · 步态等生物特征在TinyML中的采集…
生物特征数据合规指纹
13
传感器数据脱敏
加速度计 · 陀螺仪 · 温湿度等数据如何可能泄露隐私
传感器数据脱敏加速度计
14
差分隐私在TinyML中的应用
差分隐私原理 · 在边缘端实现差分隐私的挑战（计算开销 · 噪声校准）及简化方案
TinyML差分隐私
15
联邦学习与边缘隐私
联邦学习如何让数据不出设备 · TinyML中联邦学习的轻量化实现 · 以及与脱敏的结合
联邦学习边缘隐私
16
安全多方计算与同态加密
这些高级技术是否适用于TinyML？…
安全多方计算同态加密
17
模型逆向攻击与防御
攻击者如何从模型或输出中推断训练数据 · TinyML中的防御策略（模型剪枝 · 输出扰动）
模型逆向攻击防御
18
边缘设备安全基础
设备物理安全 · 固件安全 · 通信加密（TLS/DTLS）对数据合…
边缘设备安全基础设备物理安全
19
数据存储与生命周期管理
边缘设备上的数据缓存 · 加密存储 · 自动删除策略
数据存储生命周期管理
20
合规审计与日志
如何在边缘设备上记录数据访问日志 · 审计追踪 · 以及日志本身的隐私保护
合规审计日志
21
案例实战
智能家居语音助手——如何设计合规的唤… · 避免采集完整对话
案例实战智能家居语音助手
22
案例实战
可穿戴健康监测——心率与运动数据的采… · 脱敏与本地处理 · 符合医疗数据法规
案例实战可穿戴健康监测
23
案例实战
智能摄像头人形检测——人脸检测与模糊… · 以及隐私提示设计
案例实战智能摄像头人形检…
24
案例实战
工业预测性维护——传感器数据脱敏与合… · 避免泄露生产机密
案例实战工业预测性维护
25
案例实战
农业环境监测——环境数据是否涉及隐私…
案例实战农业环境监测
26
常见问题与误区
TinyML合规的常见错误（如过度采… · 忽视同意 · 脱敏不足）
常见问题误区
27
合规设计模式
从架构层面融入隐私设计（Privac… · 包括数据流图 · 威胁建模
合规设计模式Privac
28
工具与框架
TensorFlow Lite Mi… · Edge Impulse · Arduino等平台中的隐私与脱敏工…
工具框架
29
综合项目
设计一个端到端的TinyML数据合规… · 从需求分析 · 数据采集
综合项目TinyML
30
课程总结与未来趋势
回顾核心要点 · 探讨TinyML数据合规的未来挑战（… · 边缘AI伦理）
课程总结未来趋势