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課程簡介
Security and Privacy in Edge AI 簡介
- 邊緣 AI 概述及其獨特的安全和隱私挑戰
- 邊緣和雲安全之間的主要區別
- 邊緣 AI 安全的當前趨勢和新出現的威脅
- 真實世界的案例研究和事件
保護邊緣設備
- 保護邊緣硬體的最佳實踐
- 實現安全啟動和硬體信任根
- 保護邊緣設備上的靜態數據和傳輸中的數據
- 安全邊緣設備部署案例研究
邊緣 AI 中的數據隱私
- 確保邊緣 AI 應用程式中的數據隱私
- 數據匿名化和加密技術
- 隱私保護機器學習技術
- 以隱私為中心的邊緣 AI 應用程式案例研究
威脅檢測和緩解
- 識別邊緣 AI 中的潛在威脅和漏洞
- 實施入侵檢測和防禦系統
- 即時威脅監控和回應
- 威脅檢測和緩解的實踐練習
身份驗證和 Access 控制
- 為邊緣設備實施強大的身份驗證機制
- 管理訪問控制和用戶許可權
- 保護 API 和通信通道
- 實際實例和案例研究
邊緣 AI 中的道德考量
- 了解邊緣 AI 部署中的道德挑戰
- 解決 AI 模型中的偏見和公平性問題
- 確保透明度和問責制
- 遵守道德準則和法規
法規遵從性
- 相關法規和標準概述(GDPR、HIPAA 等)
- 確保邊緣 AI 部署的合規性
- 進行安全和隱私審計
- 邊緣 AI 法規遵從性案例研究
性能和安全權衡
- 平衡邊緣 AI 應用程式的性能和安全性
- 在不影響性能的情況下優化安全性的技術
- 用於安全邊緣 AI 開發的工具和框架
- 實際實例和案例研究
事件回應和恢復
- 為邊緣 AI 應用程式制定事件回應計畫
- 進行安全漏洞調查
- 實施恢復戰略和業務連續性計劃
- 事件回應實踐練習
安全評估和審計
- 對邊緣 AI 進行全面的安全評估
- 安全審計的工具和方法
- 識別和解決安全漏洞
- 實際實例和案例研究
創新 Use Case 和應用
- 邊緣 AI 中的高級安全應用程式
- 安全邊緣 AI 部署的深入案例研究
- 成功案例和經驗教訓
- 邊緣 AI 安全的未來趨勢和機遇
動手項目和練習
- 對邊緣 AI 應用程式進行安全評估
- 真實世界的項目和場景
- 協作小組練習
- 專案演示和反饋
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解 AI 和機器學習概念
- 網路安全原理的基本知識
- 有程式設計語言經驗(Python 推薦)
觀眾
- 網路安全專業人員
- 系統管理員
- 人工智慧倫理研究人員
14 時間: