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:

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

課程分類