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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
客戶評論 (3)
經驗分享,這是教師的訣竅和寶貴之處。
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