《数据安全》课程教学大纲

《数据安全》教学大纲课程名称：数据安全课程编号：2192英文名称：DataSecurity学时：32学时 学分：2学分开课学期：第7学期适用专业：数据科学与大数据技术专业课程类别：理论课课程性质：专业核心课先修课程：高等数学、线性代数、Python程序设计、程序设计基础（C语言）、数据结构一、课程的性质及任务《数据安全》课程为数据科学与大数据专业核心课。本课程目的是让学生熟悉数据安全防护的基本方法，掌握数据安全防护技术的实现方法，培养学生具有设计数据安全系统的能力及解决实际问题的能力。通过本课程解决实际问题的训练，促进学生的学习，培养学生精益求精的工匠精神以及信安专业技术人员所具有社会责任感和职业道德。目标1：熟悉常见的数据安全相关技术如网络爬虫、数据加密、解密的基本方法，为各种方法的实现打下理论基础。目标2：掌握数据安全相关各种工具的使用场景及调用方法，能够设计一个满足基本要求的数据安全防护系统，提升学生综合实践能力，培养学生解决实际问题的能力。依据河北工程大学数据科学与大数据技术专业培养计划，本课程需要培养学生的能力是：理解数据安全中涉及的基本概念和基础知识（毕业要求指标2.2）。熟悉一些数据安全相关的基本方法，，能熟练应用课程介绍的方法来解决实际问题（毕业要求指标2.4）。通过对案例的分析，进一步加深对数据安全的认识和理解，锻炼独立分析问题和解决问题的能力（毕业要求指标4.2）。二、课程目标与要求2.1课程目标熟悉常见的数据安全相关技术如网络爬虫、数据加密、解密的基本方法。掌握数据安全相关各种工具的使用场景及调用方法。能够设计一个满足基本要求的数据安全防护系统，培养学生解决实际问题的能力。

算法设计与分析课程教学大纲PAGE8PAGE2372.2课程目标与毕业要求对应关系课程目标毕业要求二级指标毕业要求123●2.2能够基于数据科学相关科学原理和数学模型方法正确表达大数据应用领域的复杂工程问题2.掌握统计与机器学习的基本方法，能够综合运用数学、自然科学和数据科学的基本原理，对复杂的工程系统，识别问题、描述问题并通过文献研究分析与大数据相关的工程问题，以获得有效结论。●2.4能运用数据科学与大数据技术的基本原理，借助文献研究，分析过程的影响因素，获得有效结论●4.2能够针对智能信息系统设计、大数据技术应用等大数据应用领域的复杂工程问题设计实验方案、构建实验系统和测试平台、获得实验结果4.能够基于数据科学与大数据技术原理并采用科学方法对大数据应用领域的复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。2.3课程目标与培养环节对应矩阵序号课程目标理论教学上机操作课后作业1熟悉常见的数据安全相关技术如网络爬虫、数据加密、解密的基本方法。HM2掌握数据安全相关各种工具的使用场景及调用方法。HML3能够设计一个满足基本要求的数据安全防护系统，培养学生解决实际问题的能力。LML注：H表示该能力的在此环节重点培养；M表示该能力在此环节有应用要求；L表示该能力在此环节有所涉及。Python程序设计课程教学大纲PAGE2PAGE2432.4目标达成度的评价课程目标1主要通过理论教学环节进行培养。主要通过课堂提问和期末考查进行考核，在上机课中能够完成指定问题的模型求解。目标达成综合以上内容进行评价。课程目标2主要通过理论教学环节进行培养，在课后作业中有所涉及。主要通过课堂提问、课后作业和期末考试中进行考核。目标达成综合以上内容进行评价。课程目标3主要通过理论教学环节和上机操作进行培养，在课后作业和上机部分中有应用要求。主要通过课堂提问和期末考查中进行考核。在上机课中能够完成指定问题的系统设计。目标达成综合以上内容进行评价。三、教学方法及手段理论教学以课堂讲授为主，面向基础知识的准确、扎实掌握，突出对数据安全的讲解、对相关实例的讲授。理论教学与课后作业相结合，进行应用训练。课程强调学生的自主学习，强调通过自学的方式消化、吸收课程的庞大知识量。四、课程的基本内容与教学要求第1部分基础知识[教学目的与要求]：了解数据安全的概况；熟悉几种常见的相关技术。[本章主要内容]：1.1数据安全的概况（支撑课程目标1）1.2几种常见的相关技术（支撑课程目标2）1.3课程主要内容[本章重点]：几种常见的相关技术。[本章难点]：数据安全概念的理解。第2章数据采集与分析[教学目的与要求]：熟悉Python的基本语法与使用，了解爬虫代码的编写。[本章主要内容]：2.1Python的相关知识（支撑课程目标1）2.2爬虫代码（支撑课程目标1、3）[本章重点]：爬虫程序。[本章难点]：爬虫代码的理解。第3章基于国密算法的数据云密码服务系统设计[教学目的与要求]：熟悉国密算法的原理和功能，掌握运用国密算法实现数据安全防护技术，设计数据云密码服务系统。[本章主要内容]：3.1支持对数据进行加密、解密，实现数据机密性保护，支持SM2/SM4/SM9算法（支撑课程目标2）3.2利用SM3/SM9算法实现数据电子签名（支撑课程目标3）[本章重点]：国密算法。[本章难点]：实现数据电子签名。五、上机部分5.1本课程上机部分的地位和作用上机课是巩固和扩展计算机语言课程理论知识的必要环节。数据安全是一门实践性很强的课程，其主要任务是培养学生的实际应用的综合能力，为学生进一步学习和应用计算机和大数据打下坚实的基础。数据安全上机部分是该课程教学的重要组成部分，是理论教学的深化和补充，具有很强的实践性，其目的是使学生将课堂所学理论知识与实际操作相结合，全面培养学生的计算机编程应用能力，培养学生的问题分析与利用计算语言求解的能力。5.2教学基本要求通过讲解和课堂实践，使学生运用所学的优化方法，能够将问题进行系统设计，并进行代码编写，得到代码实现。结合实际应用，提供自己独立分析和解决问题的能力。5.3上机部分内容及要求大纲基本内容包括1个上机项目，在8个学时内完成。上机操作利用python软件设计一个满足基本要求的数据安全防护系统。给出示例，要求学生通过实际上机操作，理解其过程，进行程序设计。上机内容要求如下：数据安全防护系统程序设计。数据安全防护系统代码编写。数据安全防护系统代码测试。5.4教学文件及教学形式教学文件：《数据安全架构设计与实战》，郑云文，机械工业出版社，2019。教学形式主要包括：课堂讲解、课堂指导与上机操作、编写程序。5.5上机项目及学时分配序号上机项目上机学时上机类型上机类别上机性质1问题分析2实践专业必修2程序设计6实践专业必修5.6本课程上机用到的设备和工具计算机，Anaconda3开发环境，jupyternotebook。六、课程学时分配教学课次教学内容教学环节与计划时数教学环节计划时数1基础知识理论课42数据采集与分析理论课83基于国密算法的数据云密码服务系统设计理论课124*问题分析上机课25*程序设计上机课6注：上机课由教师负责协调安排时间，原则上安排在课堂教学结束后、考试之前一周以上完成。七、课程考核与成绩评定7.1考核方式考核环节包括课程学习过程考核和期末考试，其中课程过程考核占总成绩的30%，分别由课堂表现、课后作业、上机情况进行评定；期末考试成绩占总成绩的70%。各环节的比重如下。考核环节比重合计过程考核（平时成绩）课堂表现8%30%作业12%上机10%期末成绩期末测试70%70%总计100%100%7.2考核内容及要求本课程为考查课。考核内容为关于设计一个数据安全系统的课程报告总分值为100分。。7.3成绩评定1.课堂表现课堂表现总分8分，由课堂提问与课堂出勤情况评定。2.课后作业课后作业总分12分，由作业完成情况评定。每学期布置作业2次，每次作业占6分，评分标准如下；评分标准分值标准描述课后作业6能够按时认真完成作业、作业态度认真、书写清楚、翻译或写作扣题4能够按时完成作业、作业态度较好、书写较清楚、翻译或写作基本扣题2能够按时完成作业、作业态度一般、书写不清楚、翻译或写作错误较多0不交作业或作业态度不认真、抄袭他人作业3.上机成绩上机成绩占所学课程的10%，即10分。根据学生的上机表现及上机编程作业，进行综合评定。具体评分标准如下表所示。评分标准分值标准描述上机表现（5）5无迟到、早退现象，态度端正，认真进行上机操作。4有迟到、早退现象或上机操作不够认真。3有迟到、早退现象且上机操作不认真。1有迟到、早退现象，上机操作不动手，浑水摸鱼。0旷课上机作业（5）5编程作业书写规范，能够正确运行，书写认真。4部分语句冗余，但能运行处结果，书写较认真。3部分语句错误，运行不出正确结果，书写不够认真。2运行不出结果，书写不认真，明显错误。0没有提交上机作业。4.期末考试采用提交结课报告形式进行，期末成绩为百分制，计入总成绩时乘以70%，考试内容须与毕业要求指标紧密结合，考试完成后在综合教务系统中按照设定的占比系数录入成绩。八、课程评价与持续改进8.1课程评价课程评价周期定为每1年评价一次。设置达成情况目标值，采用成绩分析法进行评价。课程达成评价根据数据科学与大数据技术专业课程达成评价方法进行计算，评价结果用于持续改进。大数据科学系负责人组织教师实施课程评价，制定持续改进措施，监督持续改进过程。课程负责人负责撰写课程考核总结报告，实施课程评价持续改进。8.2持续改进1）日常教学：根据学生学习情况，教师采取座谈会、与学生单独交流，及时调整教学方法、进度，做出教学改进。2）上机：根据学生上机操作及上机报告情况，对学生理解数据安全知