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 課程時長 14 時間:

課程簡介

隱私保全 AI 簡介

  • 行動應用程式中資料隱私的核心原則
  • 推動端側 AI 發展的監管因素
  • 本地處理的優勢與限制

理解用於端側隱私的 Nano Banana

  • Nano Banana 模型架構
  • 安全特性與本地執行路徑
  • 支援的平台與行動整合模式

資料處理與本地處理技術

  • 在端側安全地收集與儲存敏感資料
  • 利用本地推理最小化資料暴露
  • 去識別化與假名化策略

實作隱私保全 AI 功能

  • 建立无需傳輸使用者資料的 AI 驅動功能
  • 設計符合醫療、金融或合規要求的工作流程
  • 確保應用程式各組件間的資料隔離

端側模型的安全考量

  • 防止模型被提取或篡改
  • 安全沙箱與權限管理
  • 行動 AI 系統的威脅建模

合規與法規對齊

  • 理解 GDPR、HIPAA 及金融業法規的影響
  • 文件化「隱私預設計」(Privacy-by-design)方法
  • 在不犧牲使用者資料的前提下維持審計追蹤能力

測試與驗證隱私保證

  • 測試工作流程以偵測非預期的資料洩漏
  • 評估準確性與隱私之間的權衡
  • 跨應用程式更新的持續驗證

隱私導向 AI 應用程式的部署與維護

  • 管理端側模型的更新
  • 長期監控效能與合規狀況
  • 使應用程式具備適應法規變化的前瞻性

總結與後續步驟

最低要求

  • 對行動開發或應用程式開發的基本理解
  • 具備 Python、Kotlin 或 Swift 的開發經驗
  • 對 AI 或機器學習概念的基本熟悉

目標學員

  • 企業團隊
  • 合規人員
  • 開發敏感資料應用的開發者

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