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:

人數


每位參與者的報價

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