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課程簡介

隱私保護 AI 介紹

  • 行動應用程式中資料隱私的核心原則
  • 驅動裝置端 AI 的法規因素
  • 本地處理的好處與限制

了解用於裝置端隱私的 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

  • 在裝置端安全地收集與儲存敏感資料
  • 利用本地推理減少資料暴露
  • 匿名化與假名化策略

實作隱私保護 AI 功能

  • 建立不傳輸使用者資料的 AI 驅動功能
  • 設計符合醫療、金融或合規標準的工作流程
  • 確保應用程式元件間的資料隔離

裝置端模型的安全考量

  • 保護模型免受提取或篡改
  • 安全沙盒與權限管理
  • 行動 AI 系統的威脅建模

合規性與法規一致性

  • 理解 GDPR、HIPAA 及金融產業的影響
  • 文件化隱私設計方法
  • 維持稽核能力而不 compromising 使用者資料

測試與驗證隱私保證

  • 測試工作流程以防資料意外洩漏
  • 評估準確度與隱私的權衡取捨
  • 在應用程式更新過程中持續驗證

部署與維護專注於隱私的 AI 應用程式

  • 管理裝置端模型更新
  • 監控長期性能與合規性
  • 為不斷演變的法規預作準備以保護應用程式

摘要與後續步驟

最低要求

  • 具備行動或應用程式開發的知識
  • 具有 Python、Kotlin 或 Swift 的經驗
  • 基本熟悉 AI 或機器學習概念

對象

  • 企業團隊
  • 合規官員
  • 建構敏感應用系統的開發人員
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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