【课程背景】
在数字化时代，数据成为最宝贵的资源之一，其安全性直接关系到个人隐私、企业利益乃至国家安全。随着金融科技、云计算、物联网等技术的快速发展，数据的产生、收集、存储和分析变得无处不在，但随之而来的是数据安全的新挑战。数据泄露、隐私侵犯、网络攻击等事件频发，暴露了数据保护的脆弱性。因此，加强数据安全意识，掌握数据隐私保护技术和策略，构建完善的数据安全管理体系，已成为各行各业尤其是金融科技领域的当务之急。
本课程旨在提供全面的视角，深入探讨数据安全的多个维度，从基础概念到先进技术，从法规遵循到最佳实践，为参与者构建一个系统的数据安全知识框架。通过对数据安全脆弱性、风险来源的分析，以及数据治理与数据安全治理的阐释，课程将引导学员理解数据保护的重要性和紧迫性。同时，课程将介绍国内外主要的数据保护法规，确保学员能够在全球视野下把握合规要求。此外，课程还将分享数据合规管理框架和最佳实践，以及金融科技中的数据安全漏洞与防护措施，帮助学员在实际工作中有效应对数据安全挑战。展望未来，课程将探讨数据安全的趋势与技术创新，包括新技术应用、安全大模型和开放式规则，为学员揭示数据安全领域的前沿动态和发展方向。
【课程收益】
- 增强数据安全意识：课程将加深学员对数据安全重要性的理解，认识到在数字化转型过程中保护数据的必要性，从而在日常工作中主动采取预防措施，减少安全风险。
- 掌握数据保护技术：学员将了解并掌握关键的数据隐私保护技术，包括数据加密、脱敏、匿名化、访问控制等，以及如何根据具体情况选择合适的技术手段。
- 理解法规与合规要求：通过对国内外数据保护法规的介绍，学员将能够理解并遵守《中华人民共和国网络安全法》、GDPR、CCPA等法律法规，确保数据处理活动的合规性。
- 构建数据管理体系：课程将指导学员如何建立和完善数据安全管理体系，包括数据分类分级、治理制度建设、组织架构设计、技术保障和审计等。
- 学习最佳实践：通过分享数据合规管理的最佳实践，学员将掌握如何在数据生命周期管理、用户知情同意、数据传输与合作、内部培训和文化建设等方面实施有效策略。
- 应对金融科技安全挑战：针对金融科技领域特有的数据安全漏洞，学员将了解如何采取针对性的防护措施，包括建立健全的数据安全管理体系和采用先进技术手段。
【课程特色】
讲师授课风格幽默，课程内容丰富。
【课程对象】
金融科技、数据从业人员
【课程时间】
1天（6小时/天）
【课程大纲】
- 数据安全概述
- 数据安全简述
- 数据安全的脆弱性
- 数据安全风险来源
- 数据治理与数据安全治理
- 数据隐私保护的技术与策略
- 数据加密
- 数据脱敏与匿名化
- 替换、
- 仿真
- 混淆
- 遮掩
- 偏移
- K-anonymity、L-diversity、T-closeness
- 零知识证明
- 访问控制
- 国内外主要数据保护法规
- 国内数据保护法规介绍
- 《中华人民共和国网络安全法》
- 《中华人民共和国数据安全法》
- 《中华人民共和国个人信息保护法》
- 《网络数据安全管理条例（征求意见稿）》
- 国外数据保护法规介绍
- 欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）
- 《加州消费者隐私法》（CCPA）
- 数据合规管理框架和最佳实践
- 数据合规管理框架
- 数据分类与分级保护
- 数据治理与管理制度建设
- 组织架构与责任分配
- 技术保障与审计
- 最佳实践
- 数据生命周期管理
- 用户知情同意与隐私保护
- 对外数据传输与外部合作
- 内部培训与文化建设
- 持续改进与创新
- 金融科技中的数据安全漏洞与防护措施
- 数据安全漏洞来源
- 数据泄露风险
- 隐私保护不足
- 数据篡改与逆向追踪
- 网络安全威胁
- 防护措施
- 建立健全的数据安全管理体系
- 采用先进的技术手段
- 完善法律法规和制度建设
- 推动数据安全治理智能化
- 未来的数据安全趋势与技术创新
- 新技术应用
- 安全大模型
- 开放式规则
让一部分企业先学到真知识！
孔令涛