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課程簡介
隱私保護AI簡介
- 移動應用中的數據隱私核心原則。
- 設備端AI的法規驅動因素。
- 本地處理的優勢與侷限性。
理解Nano Banana在設備端隱私中的應用
- Nano Banana模型架構。
- 安全屬性與本地執行路徑。
- 支持的平臺與移動集成模式。
數據處理與本地處理技術
- 在設備端安全收集和存儲敏感數據。
- 使用本地推理最小化數據暴露。
- 匿名化與假名化策略。
實現隱私保護AI功能
- 創建無需傳輸用戶數據的AI驅動功能。
- 設計適用於醫療、金融或合規的工作流。
- 確保跨應用組件的數據隔離。
設備端模型的安全考慮
- 保護模型免受提取或篡改。
- 安全沙箱與權限管理。
- 移動AI系統的威脅建模。
合規與法規對齊
- 理解GDPR、HIPAA及金融領域的影響。
- 記錄隱私設計方法。
- 在不泄露用戶數據的情況下保持可審計性。
測試與驗證隱私保障
- 測試工作流以防止意外數據泄露。
- 評估準確性與隱私的權衡。
- 在應用更新中進行持續驗證。
隱私導向AI應用的部署與維護
- 管理設備端模型更新。
- 長期監控性能與合規性。
- 爲應對不斷變化的法規未來驗證應用。
總結與下一步
最低要求
- 瞭解移動或應用開發。
- 具備Python、Kotlin或Swift的經驗。
- 基本熟悉AI或機器學習概念。
受衆
- 企業團隊。
- 合規官。
- 開發敏感應用的開發者。
14 時間:
客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
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