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課程簡介

邊緣人工智慧的安全與隱私介紹

  • 邊緣人工智慧概述及其獨特的安全與隱私挑戰
  • 邊緣安全與雲端安全的關鍵差異
  • 邊緣人工智慧安全當前的趨勢與新興威脅
  • 真實世界的案例研究與事故分析

邊緣設備的安全防護

  • 保護邊緣硬體的最佳實務
  • 實施安全開機與硬體信任根
  • 保護邊緣設備上的靜態資料與傳輸中的資料
  • 安全邊緣設備部署的案例研究

邊緣人工智慧中的資料隱私

  • 確保邊緣人工智慧應用程式的資料隱私
  • 資料匿名化與加密技術
  • 隱私保護型機器學習技術
  • 以隱私為核心的邊緣人工智慧應用程式案例研究

威脅偵測與緩解

  • 識別邊緣人工智慧中的潛在威脅與漏洞
  • 實施入侵偵測與防禦系統
  • 即時威脅監控與回應
  • 威脅偵測與緩解的實務練習

身份驗證與存取控制

  • 為邊緣設備實施強大的身份驗證機制
  • 管理存取控制與使用者權限
  • 保護API與通訊通道
  • 實務範例與案例研究

邊緣人工智慧的倫理考量

  • 理解邊緣人工智慧部署中的倫理挑戰
  • 處理AI模型中的偏差與公平性問題
  • 確保透明度與問責制
  • 遵守倫理指引與法規

法規合規性

  • 相關法規與標準概述(GDPR、HIPAA等)
  • 確保邊緣人工智慧部署符合法規要求
  • 進行安全與隱私稽核
  • 邊緣人工智慧法規合規性的案例研究

效能與安全的權衡

  • 平衡邊緣人工智慧應用程式的效能與安全
  • 在不妥協效能的情況下優化安全的技術
  • 用於安全邊緣人工智慧開發的工具與框架
  • 實務範例與案例研究

事故回應與復原

  • 為邊緣人工智慧應用程式制定事故應對計畫
  • 進行安全違規調查
  • 實施復原策略與業務連續性計畫
  • 事故應對的實務練習

安全評估與稽核

  • 對邊緣人工智慧進行全面的安全評估
  • 安全稽核的工具與方法論
  • 識別並解決安全缺口
  • 實務範例與案例研究

創新應用案例與應用程式

  • 邊緣人工智慧中的高級安全應用
  • 深入解析安全的邊緣人工智慧部署案例研究
  • 成功故事與經驗分享
  • 邊緣人工智慧安全未來的趨勢與機遇

實作專案與練習

  • 對邊緣人工智慧應用程式進行安全評估
  • 真實世界的專案與情境
  • 小組合作練習
  • 專案簡報與回饋

總結與下一步

最低要求

  • 具備人工智慧與機器學習概念的基礎知識
  • 基本資安原則知識
  • 具備程式語言經驗(建議使用Python)

受眾

  • 資安專業人員
  • 系統管理員
  • AI倫理研究人員
 14 小時

人數


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