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PII masking敏感信息识别与端侧数据脱敏实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · PII定义与脱敏的重要性
课程导入学习目标
02
PII基础概念
个人身份信息的分类（直接标识符 · 间接标识符） · 常见PII类型（姓名
PII基础概念
03
敏感信息识别技术概览
正则表达式 · 命名实体识别（NER） · 机器学习分类
敏感信息识别技术…正则表达式
04
端侧数据脱敏概述
端侧计算的优势（隐私保护 · 低延迟 · 离线可用）
端侧数据脱敏概述端侧计算的优势
05
开发环境与工具准备
Python基础 · 常用库（re · spaCy
开发环境工具准备
06
正则表达式实战
常用PII的正则模式（身份证 · 手机号 · 邮箱
正则表达式实战PII
07
命名实体识别（NER）基础
NER概念 · 常见NER模型（LSTM · CRF
NER命名实体识别
08
基于规则的PII识别系统
构建规则引擎 · 规则优先级与冲突处理 · 规则评估与调优
PII基于规则的
09
基于机器学习的PII识别
特征工程 · 传统分类器（SVM · 随机森林）在PII识别中的应用
PII基于机器学习的
10
基于深度学习的PII识别
使用BERT等预训练模型进行序列标注 · 微调模型用于PII识别 · 模型压缩与量化
PII基于深度学习的
11
PII脱敏技术详解
数据脱敏方法（替换 · 掩码 · 加密
PII脱敏技术详解
12
端侧模型转换与优化
将训练好的模型转换为ONNX/TFL… · 量化（INT8 · FP16）
端侧模型转换优化
13
端侧推理框架实战
使用ONNX Runtime Mob… · TensorFlow Lite · Core ML进行PII识别推理
端侧推理框架实战ONNX
14
端侧数据脱敏流程设计
数据采集 · 本地预处理 · PII识别
端侧数据脱敏流程…数据采集
15
实战项目一
基于正则的端侧手机号脱敏：需求分析 · 正则设计 · 脱敏函数实现
实战项目一基于正则的端侧手…
16
实战项目二
基于spaCy的端侧姓名与地址识别脱… · 自定义管道 · 脱敏策略
实战项目二spaCy
17
实战项目三
基于BERT的端侧身份证号识别与脱敏 · 转换为TFLite · 端侧推理
实战项目三BERT
18
实战项目四
多类型PII混合识别与脱敏系统 · 规则与模型融合 · 动态脱敏策略
实战项目四PII
19
端侧脱敏性能优化
模型推理加速（硬件加速 · 多线程） · 内存管理
端侧脱敏性能优化模型推理加速
20
数据安全与隐私保护
端侧数据存储安全 · 密钥管理 · 脱敏后的数据再识别风险
数据安全隐私保护
21
测试与评估
PII识别准确率 · 召回率 · F1分数
测试评估
22
常见问题与解决方案
误报与漏报处理 · 多语言PII识别 · 非结构化文本中的PII
常见问题解决方案
23
端侧脱敏的合规与伦理
法规合规要求 · 用户知情同意 · 数据最小化原则
端侧脱敏的合规伦理
24
案例研究
金融 · 医疗 · 社交等行业的端侧PII脱敏实践
案例研究金融
25
端侧与云端协同脱敏
混合架构设计 · 何时选择端侧或云端 · 数据分流策略
端侧云端协同脱敏
26
前沿技术
联邦学习与PII识别 · 同态加密在脱敏中的应用 · 生成式AI与PII合成
前沿技术PII
27
综合实战
从零构建一个端侧PII脱敏SDK · 模块设计 · 实现
综合实战PII
28
课程总结与进阶路径
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结进阶路径
29
考试与认证
模拟测试题 · 项目答辩要求 · 评估标准
考试认证
30
答疑与互动
常见疑问解答 · 学员问题收集 · 课程反馈与改进
答疑互动