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課程簡介
AI部署中的隱私介紹
- AI系統中的隱私挑戰
- Ollama在隱私敏感環境中的作用
- 合規性考慮概述(GDPR、HIPAA等)
安全的容器化與部署
- 加固Docker和Kubernetes環境
- 網絡安全與隔離技術
- 密鑰管理與輪換
設備端與本地推理
- 本地推理在隱私方面的優勢
- 邊緣部署模式
- 性能與合規性的平衡
差分隱私與數據保護
- 差分隱私原則
- 在AI工作流中應用噪聲機制
- 數據最小化與匿名化策略
日誌記錄、監控與審計
- 安全日誌記錄實踐
- 合規性審計跟蹤
- 即時監控與告警
訪問控制與策略執行
- 基於角色的訪問控制(RBAC)
- 使用Open Policy Agent執行策略
- 數據治理框架
案例研究與最佳實踐
- 在受監管行業中部署Ollama
- 平衡可用性與隱私
- 實際實施中的經驗教訓
總結與下一步
最低要求
- 理解IT安全原則
- 具備容器化和部署經驗
- 熟悉合規框架,如GDPR或HIPAA
受衆
- 安全工程師
- IT架構師
- 隱私官
- 合規團隊
14 時間: