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課程簡介
Edge AI中的安全與隱私簡介
- Edge AI概述及其獨特的安全與隱私挑戰
- 邊緣與雲安全的關鍵區別
- Edge AI安全的當前趨勢與新興威脅
- 實際案例研究與事件分析
保護邊緣設備
- 保護邊緣硬件的最佳實踐
- 實施安全啓動與硬件根信任
- 保護邊緣設備上靜態與傳輸中的數據
- 安全邊緣設備部署的案例研究
Edge AI中的數據隱私
- 在Edge AI應用中確保數據隱私
- 數據匿名化與加密技術
- 隱私保護的機器學習技術
- 注重隱私的Edge AI應用案例研究
威脅檢測與緩解
- 識別Edge AI中的潛在威脅與漏洞
- 實施入侵檢測與防禦系統
- 即時威脅監控與響應
- 威脅檢測與緩解的實際練習
身份驗證與訪問控制
- 爲邊緣設備實施穩健的身份驗證機制
- 管理訪問控制與用戶權限
- 保護API與通信渠道
- 實際案例與案例研究
Edge AI中的倫理考量
- 理解Edge AI部署中的倫理挑戰
- 解決AI模型中的偏見與公平性問題
- 確保透明度與問責制
- 遵守倫理指南與法規
法規合規
- 相關法規與標準概述(GDPR、HIPAA等)
- 確保Edge AI部署的合規性
- 進行安全與隱私審計
- Edge AI中法規合規的案例研究
性能與安全的權衡
- 在Edge AI應用中平衡性能與安全
- 在不影響性能的情況下優化安全的技術
- 用於安全Edge AI開發的工具與框架
- 實際案例與案例研究
事件響應與恢復
- 爲Edge AI應用制定事件響應計劃
- 進行安全漏洞調查
- 實施恢復策略與業務連續性計劃
- 事件響應的實際練習
安全評估與審計
- 爲Edge AI進行全面的安全評估
- 安全審計的工具與方法
- 識別並解決安全漏洞
- 實際案例與案例研究
創新用例與應用
- Edge AI中的高級安全應用
- 安全Edge AI部署的深入案例研究
- 成功案例與經驗教訓
- Edge AI安全的未來趨勢與機遇
動手項目與練習
- 爲Edge AI應用進行安全評估
- 實際項目與場景
- 協作小組練習
- 項目展示與反饋
總結與下一步
最低要求
- 瞭解AI和機器學習概念
- 具備基本的網絡安全原則知識
- 有編程語言經驗(推薦Python)
受衆
- 網絡安全專業人士
- 系統管理員
- AI倫理研究人員
14 時間: