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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
客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
機器翻譯