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課程簡介

邊緣 AI 安全簡介

  • 邊緣 AI 安全挑戰概述。
  • 威脅情勢:針對邊緣裝置的網路攻擊。
  • 合規性與安全框架。

邊緣 AI 的加密與驗證

  • 用於安全 AI 模型的資料加密技術。
  • 基於硬體的安全:TPM 與安全飛地(Secure Enclaves)。
  • 實施強健的驗證與存取控制。

安全的 AI 模型部署與保護

  • 防止針對 AI 模型的對抗性攻擊。
  • 模型混淆與保護技術。
  • 確保模型的完整性與可信賴度。

邊緣 AI 系統的韌性策略

  • 設計容錯的邊緣 AI 架構。
  • 用於資安漏洞偵測的 AI 驅動的異常偵測。
  • 自動化威脅回應機制。

安全的邊緣至雲端通訊

  • 實施安全通訊協議。
  • 邊緣 AI 中的資料隱私與聯邦學習。
  • 確保符合產業資安標準。

邊緣 AI 安全未來的趨勢與最佳實踐

  • 用於邊緣運算的 AI 驅動資安。
  • 新興威脅與演進中的安全策略。
  • AI 安全中的倫理考量。

總結與後續步驟

最低要求

  • 對 AI 與機器學習概念有深入理解。
  • 具備資安原理與加密技術的經驗。
  • 熟悉物聯網與邊緣運算環境。

受眾

  • 資安專業人員。
  • AI 工程師。
  • 物聯網開發者。
 21 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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