課程簡介

Edge AI安全簡介

  • Edge AI安全挑戰概述
  • 威脅態勢:針對邊緣設備的網絡攻擊
  • 法規遵從性與安全框架

Edge AI的加密與認證

  • 安全AI模型的數據加密技術
  • 基於硬件的安全性:TPM與安全飛地
  • 實施強認證與訪問控制

安全的AI模型部署與保護

  • 防止對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度

Edge AI系統的韌性策略

  • 設計容錯的Edge AI架構
  • AI驅動的異常檢測以應對安全漏洞
  • 自動威脅響應機制

安全的邊緣到雲通信

  • 實施安全的通信協議
  • Edge AI中的數據隱私與聯邦學習
  • 確保符合行業安全標準

Edge AI安全的未來趨勢與最佳實踐

  • 邊緣計算中的AI驅動網絡安全
  • 新興威脅與不斷演進的安全策略
  • AI安全中的倫理考量

總結與下一步

最低要求

  • 深入瞭解人工智能和機器學習概念
  • 具備網絡安全原則和加密技術的經驗
  • 熟悉物聯網和邊緣計算環境

受衆

  • 網絡安全專業人員
  • AI工程師
  • 物聯網開發者
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

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