复合型人才培养模式下大数据安全与隐私保护课程的探索研究

摘要：数据时代的到来给各行业各业的数据安全提出了重大的挑战，复合型人才培养模式要求学生在理解大数据安全与隐私保护课程本身的前提下能够为各行业提供精准的数据安全解决方案，以保障行业数据安全和国家信息安全。该文从跨行业、跨学科角度出发，分析大数据安全与隐私保护的重要性、与复合型人才培养模式的关系以及课程建设方法。

关键词：大数据安全;隐私保护;复合型人才

中图分类号：TP311   文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）32-0226-03

Research on the Course for Big Data Security and Privacy Preservation under the Training Mode of Compound Talents

SHI Yan-feng

（Nanjing Institute of Technology， Nanjing 211167， China）

Abstract： The advent of the big data era poses a major challenge to the data security of all industries. Compound talents are required to provide accurate data security solutions for all industries on the premise of understanding the big data security and privacy protection course itself， so as to ensure industrial data security and national information security. From the perspective of cross industry and interdisciplinary， this paper analyzes the importance of big data security and privacy protection， the relationship with compound talent training mode and curriculum construction methods.

Key words： big data security; privacy preservation; inter-disciplinary talent

2021年，习近平在清华大学建校110周年校庆考察之际指出“要用好学科交叉融合的‘催化剂’，加强基础学科培养能力，打破学科专业壁垒。”调整现有学科专业体系，重视交叉学科复合型人才的培养，是社会发展的实际需求，是国家以及地方战略布局产业的重要基础。当前的教育，无论是学校教育还是网络教育，其模式大多以独立学科形式呈现，教学目标、教学内容、教学资料等教学资源都自为一体，形成封闭的学科孤岛，无法很好地实现交叉学科复合型人才的培养。因此，在复合型人才需求不断提升的背景下，在课程设计中引入交叉学科知识，将课程内容与其他学科内容有机结合起来是培养复合型人才的关键问题[1-2]。

另一方面，随着信息技术的不断发展，医疗、教育、交通、金融等各行各业都逐渐进入到了大数据时代。2020年，习近平在浙江考察时指出，“要抓住产业数字化、数字产业化赋予的机遇，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设，抓紧布局数字经济、生命健康、新材料等战略性新兴产业、未来产业，大力推进科技创新，着力壮大新增长点、形成发展新动能。”不同的产业需要不同的复合型人才培养，这在“大数据+”的需求背景下显得尤为明显。在各行各业都进入大数据时代的今天，深入研究大数据安全与隐私保护课程和其他学科的交叉融合，建立一套强适应性的复合型培养课程，对于培养大学生保障不同行业大數据安全的技能和意识，对于保障国家信息安全都具有深刻的理论意义和实践价值。

本文将从大数据安全与隐私保护课程的重要性、大数据安全与隐私保护和复合型人才培养的关系以及复合型人才培养模式下的大数据安全与隐私保护课程建设方法等方面展开深入的研究。

1  大数据安全与隐私保护课程的重要性

大数据安全与隐私保护是大数据、信息安全等专业的核心课程，主要从大数据服务的系统架构、算法、协议、应用等多个角度，讲述大数据安全与隐私。该课程从数据的采集、存储、分析、处理、共享整个生命周期中的大数据安全与隐私视角，从不同角度介绍各种大数据安全与隐私保护相关技术，引导学生理解各种经典数据安全与隐私保护技术原理，培养学生解决大数据应用中实际安全与隐私保护问题的能力。

大数据安全与隐私保护课程主要讲述的内容从主体上可以分为两大类：保护大数据本身的安全与隐私技术以及基于大数据分析的安全技术。保护大数据本身的安全与隐私技术包括密码学、访问控制、身份认证、可信计算、匿名化技术、差分隐私等;基于大数据分析的安全技术包括基于大数据的网络安全检测、面向网络内容安全的大数据挖掘分析以及基于态势感知的网络安全管理技术等。该课程在传统信息安全与隐私技术的基础上，结合当前大数据的特征，将各种安全与隐私技术应用于HDFS、MapReduce、HBase、Spark等大数据技术架构中，融入大数据安全架构，保障大数据安全与隐私。

2  大数据安全与隐私保护和复合型人才培养的关系

随着信息大规模的产生，各行各业逐步迈入大数据时代，大数据在不久的将来将成为企业、事业单位、行政机构乃至国家的重要资产。如何保障各行业大数据的安全与隐私是保障各机构利益、维护国家信息安全的重要基础。然而，由于各行各业的大数据从数据增长速度、数据价值密度、数据质量衡量标准以及数据的用途等方面呈现出明显的差异化，使得大数据安全与隐私保护技术需求在各行业中呈现出各自的独特性[3]，例如：

（1）金融+大数据安全与隐私：金融大数据要求在保障用户隐私的前提下，可以实现对用户信用度的分析和评估，对用户的信贷额度进行估算;

（2）房地产+大數据安全与隐私：房地产行业要求在保障用户数据安全前提下，根据房龄、位置、户型等信息实现对房价的估算、排名等;

（3）广告+大数据安全与隐私：广告行业要求在采集个人隐私数据的前提下，根据用户的行为进行用户画像，实现精准广告推荐;

（4）通信+大数据安全与隐私：通信行业，尤其是保密通信场景，需要国产安全算法，如SM1、SM2、祖冲之加密算法等国密算法系列保障国家信息安全;

（5）电子业+大数据安全与隐私：电子行业由于受到国外芯片技术垄断的影响，需要制造国产的安全芯片，支持电子设备的持续生产;

（6）工业+大数据安全与隐私：大型传统工业企业往往会源源不断地产生海量数据，且这些企业之间存在着上下游供应链的关系，它们之间需要通过大量的数据共享来优化资源配置，因此如何保障数据共享场景中的安全是工业最需要关心的问题;

（7）汽车+大数据安全与隐私：新型的汽车制造产业，例如自动驾驶车，需要将大数据安全与人工智能相结合，例如通过基于差分隐私的联邦学习等技术保护车辆位置隐私等。

由于各行各业对大数据的使用需求不同、面对的安全挑战不同，因此针对不同行业的数据，需要不同的数据安全与隐私保护技术。而如何培养既精通相关行业知识又能深入理解大数据安全与隐私保护技术的复合型人才是当前一个亟待解决的开放性问题。

复合型人才是通过跨学科教育来培养具有创新精神和实践能力的且具有跨学科知识结构或背景的高级专门人才。大数据安全与隐私在复合型人才培养需求背景下已不再仅仅是大数据、信息安全等专业需要掌握的知识技能，更是各行各业需要掌握的基本技能，只有在保障大数据安全的前提下，行业大数据才可以健康地进行存储、分析和共享，才可以最大程度发挥大数据的潜在价值，推动行业的发展。此外，行业大数据还关系到国家的经济命脉，保障行业大数据安全是关系到国家信息安全的重要问题。因此，在复合型人才培养背景下，“大数据安全与隐私+”的复合型课程体系构建是一个值得深入研究的问题。

3  复合型人才培养模式下的大数据安全与隐私保护课程建设方法

在传统的大数据安全与隐私课程中，教师主要以课本为基础，采用课堂教授的方式，机械地向学生灌输大数据安全与隐私保护技术原理，这种以教师为主的教学方式只能让学生从理论上掌握各种数学公式，无法培养学生根据不同的应用场景、应对不同的行业数据灵活选择、调整、优化各种大数据安全与隐私保护技术，很难使学生学以致用，无法在不同行业岗位上利用所学知识保障行业数据的安全，不利于复合型人才的培养。针对该问题，本文结合复合型人才培养模式的需求以及大数据安全与隐私保护课程的特点，优化课程建设。

（1）将行业案例和启发式教学相结合

为适应复合型人才培养模式，减少机械式的讲授，以各行业的案例为基础，采用开放式讨论的方法引导学生根据自己的理解分析行业大数据的特征以及安全需求，并且尝试选择合适的大数据安全与隐私保护技术解决安全问题，最后在课堂上进行积极讨论。例如，在讲到与可信计算相关的安全芯片时，教师可以以国产芯片行业需求为导向，向学生提出开放性问题：如何解除国产芯片对国外密码算法标准的依赖？教师可以将学生分组就该问题进行发散性思考，并且每组给出自己的想法，最后讨论每组方案的优缺点，并且通过讨论交流的方式总结哪种方案最适合用于目标场景和目标数据，鼓励学生创新。

（2）校企合作的多元化教学模式

为适应复合型人才培养模式，学校通过与慧科教育、中兴等不同行业的多家知名企业合作，联合进行嵌入式培养，在大数据安全与隐私保护课程实践课中，引入各种不同的行业大数据平台，在真实环境中从数据采集、存储、分析、处理、共享等各个环节出发设计端到端的大数据安全与隐私保护方案。例如，中兴可以为学生提供一个模拟的手机大数据平台。在此基础上，教师首先安排学生分别考虑如何在保护用户隐私的前提下进行手机数据采集？数据存储可以采用什么加密算法？如何实现数据安全共享等问题。学生根据自己选择的方法在中兴提供的大数据平台，例如Spark和HBase环境，使用合适的编程语言实现自己的算法，并且测试各自的效果。最后，由中兴人员讲解业界普遍采用的方案，并与学生采用的方法进行比较分析。该方法不仅可以增强学生独立思考的能力和动手解决问题的能力，还可以培养学生的创新思维，为相关行业的安全方案提供新的解决思路。

（3）交叉学科资源共享平台建设

为适应复合型人才培养模式，区块链在教育领域的研究为跨学科教育资源信息孤岛问题提供新思路[4-5]。学校可以通过联盟链技术将学生、教师、各二级教学单位和学校监管部门的教学资源联系起来，建设交叉学科资源共享平台，打破各学科之间的资源壁垒。如图1所示，来自不同二级教学单位的教师可以通过区块链分布式账本技术分享自己的教学资源，并且使用智能合约技术保障教学资源的安全性;学生可以根据区块链智能合约以及访问控制权限访问相应的跨学科教学资源，例如大数据专业的学生可以根据需要访问经济学的教学资源，经济学专业的学生也可以根据需要访问大数据安全与隐私保护等大数据专业的课程。基于交叉学科资源共享平台，学生可以更方便地了解跨学科、跨行业的情况，在此基础上可以更深入地理解大数据安全与隐私保护技术在相关领域的应用。交叉学科资源共享平台为复合型人才培养模式下的课程学习提供基础条件。

4  结语

为适应复合型人才培养模式，本文从跨学科、跨行业的角度出发，以学生为核心的案例分析法和启发式教育法为基础，结合校企合作的多元化教学模式以及基于区块链的交叉学科资源共享平台建设，为复合型人才培养模式下的大数据安全与隐私保护课程建设提供有效的方案。该课程建设思路不仅满足复合型人才培养模式，更为国家各行业培养数据安全人才，为保障国家信息安全提供丰富的人才资源和知识储备。

参考文献：

[1] 张庆君.高校复合型人才培养变革：逻辑、实践与反思[J].现代教育管理，2020（4）：47-53.

[2] 刘城，姚百慧.跨专业培养复合型人才——首都师范大学世界史专业的办学实践[J].中国大学教学，2020（9）：23-27.

[3] 王鸿铭，张麦玲.以就业为导向的大数据技术及应用专业人才培养研究[J].电脑知识与技术，2021，17（5）：167-169.

[4] 庄园.区块链变革教育的动因、经验和路径[J].高教探索，2021（2）：47-52.

[5] 邱佳.区块链技术与“人工智能+X”复合课程教育体系融合发展分析[J].企业科技与发展，2020（2）：217-219.

【通联编辑：梁书】

收稿日期：2021-07-12

基金项目：江苏高校哲学社会科学研究项目“基于区块链智能征信系统及其隐私保护机制研究”（No. 2021SJA0448）;江苏省自然科学基金资助项目（No. BK20210928）;南京工程学院高层次引进人才科研启动基金资助（No. YKJ201980）;南京工程学院高等教育研究立项课题资助“基于区块链的复合型教学资源安全共享机制研究”（No. 2021ZC13）

作者简介：施炎峰（1986—），男，江苏人，讲师，博士，主要从事大数据安全、区块链技术以及隐私保护技术研究。