一、课程信息
表1 课程信息表
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课程名称（学时） |
大数据安全技术（48学时） |
开课院部 |
人工智能学院 |
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课程代码 |
ZN0076Z |
适用专业及专业代码 |
大数据技术 510205 |
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课程属性 |
□公共基础平台课程 □专业（群）平台基础课程 ☑专业（群）专业课程 |
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课程性质 |
☑必修课 □限选课 □任选课 |
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考核形式 |
①闭卷，③技能测试 |
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前导课程 |
《计算机网络技术》、《Linux操作系统基础》 |
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后续课程 |
《大数据项目管理》、《云计算平台技术应用》 |
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考核形式：①闭卷，②开卷，③技能测试，④面试（含答辩、口试、表演等），⑤小论文，⑥报告（含读书报告、调查报告、实习报告等），⑦项目（方案）设计，⑧课程实践，⑨其它。
二、课程性质与任务
（一）课程性质
《大数据安全技术》是大数据与网络安全相关专业的核心课程之一，是培养学生数据安全防护、隐私保护和安全运营能力的重要课程。本课程以实际安全防护场景为导向，强调“技术+管理+实训”相结合，旨在让学生具备在大数据环境下识别风险、实施防护和合规治理的能力。
（二）教学任务
本课程的教学任务是让学生系统掌握大数据安全技术的基本概念、技术体系和应用场景，熟悉数据采集、传输、存储、分析和访问过程中的安全威胁与防护技术。通过理论教学与项目实训相结合，培养学生具备大数据安全策略制定、风险防控、加密技术应用、安全审计与应急响应等综合能力。
三、课程目标与要求
（一）总体目标与要求
通过本课程学习，使学生了解和掌握大数据安全体系架构、安全防护技术和安全管理规范，具备识别安全风险、采取有效防护措施和完成基础安全运维的能力。
（二）具体目标与要求
素质目标：培养学生网络安全意识、责任意识和法律合规意识，树立大数据安全管理理念，养成良好的职业素养和安全防护习惯。
知识目标：掌握大数据安全体系架构、加密与认证技术、安全访问控制、日志审计与应急响应方法，了解国家数据安全法律法规及行业标准。
能力目标：能够分析大数据系统的安全风险点，实施数据防护与访问控制策略，配置加密认证与安全审计机制，完成基本的安全防护实训项目。
四、课程内容与结构
（一）职业能力与课程内容
表2 职业能力与课程内容
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工作内容 |
职业能力分析 |
支撑能力的知识技能 |
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安全威胁识别与风险分析 |
能识别大数据环境下常见安全风险并进行威胁建模 |
威胁分析、风险评估方法论 |
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安全防护体系设计 |
能根据实际场景设计基础安全防护架构 |
大数据安全体系、安全控制策略、访问控制模型 |
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加密与认证机制实施 |
能在大数据系统中部署并配置加密与认证机制 |
加密算法、身份认证机制、访问控制技术 |
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日志审计与安全监控 |
能配置安全监控与日志审计机制，进行安全事件分析 |
日志管理、审计分析、告警策略 |
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数据安全合规治理 |
能理解并应用相关法律法规要求，制定合规策略 |
数据安全法、网络安全法、合规管理体系 |
（二）课程结构与学时安排
《通信软件工程与项目管理》课程共计48学时，分6个项目，1个综合实训，每个项目按照工作内容分为若干任务，每一个任务承载一定学习内容，具体如下表：
表3 课程结构及学时安排
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模块 |
任务 |
学习内容 |
学时 |
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模块一 |
项目一 大数据安全概述 |
6学时 |
大数据安全背景、典型威胁、风险识别方法 风险分析流程、安全风险建模技术 |
12 |
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项目二 风险评估与建模 |
6学时 |
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模块二 |
项目一 安全体系设计 |
9学时 |
安全架构、访问控制策略、安全域划分 加密算法、身份认证机制 |
18 |
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项目二 加密与认证技术 |
9学时 |
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模块三 |
项目一 日志审计与安全监控 |
6学时 |
日志收集与分析、安全告警配置 数据安全合规、应急预案与响应流程 |
12 |
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项目二 合规治理与应急响应 |
6学时 |
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模块四 |
综合项目实训 |
6学时 |
团队完成综合安全项目实训 |
6 |