01
隐私保护概述
AI时代的数据隐私挑战 · 法律法规概览（GDPR、个人信息保护法）· 企业合规风险
合规基础
02
数据分类分级
企业数据资产盘点 · 分类标准（公开/内部/敏感/绝密）· 分级方法与实践
治理标准
03
数据脱敏技术
静态脱敏与动态脱敏 · 脱敏算法（替换、遮蔽、泛化）· 效果评估
脱敏工程
04
差分隐私基础
差分隐私定义与原理 · ε参数的意义 · 拉普拉斯机制与指数机制
数学核心
05
差分隐私实战
在SQL查询中实现差分隐私 · 使用Diffprivlib进行数据发布
PythonSQL
06
联邦学习入门
联邦学习概念 · 横向联邦与纵向联邦 · 通信架构
分布式架构
07
联邦学习实战
使用PySyft搭建简单联邦模型 · 模型聚合策略（FedAvg）
PySyft实战
08
安全多方计算
MPC基本原理 · 秘密共享技术 · 混淆电路与不经意传输
密码学MPC
09
同态加密基础
同态加密概念 · 部分同态与全同态 · 性能开销分析
加密理论
10
同态加密实战
使用TenSEAL库进行加密数据计算 · 实际业务场景模拟
TenSEAL实践
11
可信执行环境
TEE技术原理（Intel SGX/ARM TrustZone）· 在AI推理中的应用
硬件SGX
12
数据水印技术
模型水印与数据集水印 · 后门攻击与防御 · 版权保护方案
版权后门
13
模型安全
对抗样本攻击 · 模型逆向攻击 · 模型投毒攻击与防御策略
攻击鲁棒性
14
隐私政策制定
企业隐私政策模板 · 用户告知与同意机制 · 更新流程
法务合规
15
数据主体权利响应
用户访问权、删除权、可携带权的技术实现 · 响应时效管理
权利DSR
16
隐私影响评估
PIA方法论 · 评估流程 · 报告撰写模板
PIA评估
17
AI系统审计
审计日志设计 · 模型行为审计 · 数据访问审计 · 自动化工具
审计日志
18
数据最小化原则
在AI项目中实践数据最小化 · 特征选择与数据裁剪技术
最小化特征
19
匿名化与假名化
匿名化标准（k-匿名、l-多样性、t-接近性）· 重识别风险评估
匿名去标识
20
隐私设计（PbD）
隐私设计七原则 · 在产品设计中融入隐私 · 案例与实践
PbD设计
21
供应链安全
第三方AI组件风险评估 · 供应商隐私审查清单 · 合同条款设计
供应链第三方
22
跨境数据传输
数据出境安全评估 · 标准合同条款（SCCs）· 企业合规路径
跨境SCCs
23
员工隐私培训
培训内容设计 · 钓鱼测试与安全意识提升 · 培训效果量化
培训钓鱼
24
事件响应计划
数据泄露应急响应流程 · 通知义务与时间线 · 事后复盘模板
响应泄露
25
隐私技术选型
技术选型评估框架 · 开源工具对比（OpenDP、PySyft、TF-Encrypted等）
选型开源
26
合规自动化
隐私合规平台搭建 · 自动化数据映射 · 合规检查清单自动化
自动化平台
27
大模型隐私
大语言模型的隐私风险 · Prompt注入攻击 · 模型遗忘技术
LLM遗忘
28
边缘计算隐私
边缘设备上的数据保护 · 轻量级加密方案 · 本地推理与隐私
边缘轻量
29
隐私度量指标
隐私损失度量 · 效用-隐私权衡曲线 · 评估报告模板
度量权衡
30
未来趋势
隐私增强技术（PETs）前沿 · 监管趋势预测 · 企业隐私战略规划
趋势战略