「隐私计算线上慕课」11月26日首发开讲

隐私计算技术最初萌芽于1978年Rivest等人提出的同态加密思想，而后随着技术的进步，逐步从纯密码学理论接近实际应用，目前已经成为一门涵盖密码学、计算机系统、人工智能、数据科学等众多领域的综合性学科，并正在产业应用落地中加速迭代。技术产品、标杆案例、开源框架不断涌现，系统安全的加固、计算性能的提升、通讯部署的优化等等正推动着隐私计算技术研究进一步向前。

近期在隐私计算领域，今年7月正式成立的隐语开源社区在知识共享方面发起了尝试：依托隐私计算开源框架“隐语”多年产业落地经验，联合了20+位高校学者与产业代表，以技术科普与实践应用相结合的视角制作出品了「隐私计算线上慕课」，并已经面向社会公开分享。

清华大学长聘副教授张超此次也受邀出品了《隐私计算安全攻防：系统攻防》的课程：将分3个章节讲解在隐私计算中的系统安全，课程整体以概念科普为主，基于丰富的相关案例展开，旨在通过Why、What、How的逐步深入，培养开发者对于系统安全的重视意识，同时在课程结尾分享扩展学习资料，扩展思考系统安全问题的思路和视野。

隐私计算目前还属于新兴方向，还没有形成符合新专业培养目标的课程资源，其课程资源散落在不同的知识体系中。因此，隐语开源社区特邀产学讲师重新梳理课程结构：

1.  权威阵容体系化内容：隐语开源社区特邀蚂蚁、阿里、达摩院、清华、上海交大、浙大、弗吉尼亚大学众多高校教授联袂出品，20门课程由浅入深逐步进阶。

2.  注重隐私计算的基础性：由于隐私计算本身涵盖面比较广，很难穷尽可能会用到的相关技术，此次系列课程更关注科普性易学性，希望奠定良好的基础，进而提升体系化思维和解决问题的能力。

3.  强调技术的学以致用：课程不只覆盖隐私计算相关基础理论，还强调技术的实用性，通过基于隐语框架专门开发动手实践课程，以帮助利用相关技术解决实际数据隐私问题。

4.  知识细分拓展丰富：按照章节拆分小视频涵盖100+细分知识点，匹配零散的学习时间。此外还针对课程附有拓展学习资料推荐，为自由钻研补足指引。

11月26日起，将按照每周3～5节的频次陆续在隐语B站与大家见面，并且将按照推荐的学习顺序上线，跟进节奏逐步进阶有利于收获更好的学习效果哦！其中，「动手实践」模块的课程也将在11月26日首期就直接上线，以便已经比较熟悉隐语的朋友们直达实操体验。

众多特邀讲师自系列课程筹备之时起，就给予倾情指导，并针对课程内容发表了出品致辞：

本次系列课程的分享完全免费，是隐语开源社区成立之后在此方面的首次尝试，当前20节课程内容只是初始状态，未来新增内容也将坚持公开共享的初心，在隐语B站补充上线。

为了收获学习反馈，进而针对课程内容进行持续的充实和完善，隐语开源社区也十分注重社区学习氛围的营造，发起了「隐私计算线上慕课-课代表招募」活动，参与报名-审核结果-学习课程-提交反馈4步就能加入代表团，并且开源社区对课代表学习反馈的内容也秉持开放原则，可以包含但不限于学习感受、课程建议、提问、资料推荐等等，小助手也将精选反馈分享在社区，通过开放交流进一步拓展学习视野，挖掘个体在学习中忽略的问题，在社区中找到更多志趣相投的友人。

此外，前不久隐语开源社区收获了开发者贡献的容器部署指南文章，本系列也特别出品「动手实践」模块，如果课程对你有所启发也不妨基于隐语开启你的使用实践，并在隐语GitHub与广大开发者分享交流，将新奇的尝试通过录屏视频反馈给社区，加入内容层面的共建收获更多价值与成就。

（https://github.com/secretflow）