Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a Security and Privacy in Edge AI-ba
- Az Edge AI és egyedülálló biztonsági és adatvédelmi kihívásainak áttekintése
- Főbb különbségek az él- és a felhőbiztonság között
- Jelenlegi trendek és újonnan felmerülő fenyegetések az Edge AI biztonságában
- Valós esettanulmányok és események
Edge eszközök rögzítése
- A legjobb gyakorlatok az éles hardver biztosításához
- A biztonságos rendszerindítás és a bizalom hardveres gyökerének megvalósítása
- Adatok védelme nyugalmi állapotban és átvitel közben a szélső eszközökön
- Esettanulmányok a biztonságos élű eszközök telepítéséről
Adatvédelem az Edge AI-ben
- Adatvédelem biztosítása az Edge AI alkalmazásokban
- Adatok anonimizálásának és titkosításának technikái
- A magánélet védelmét megőrző gépi tanulási technikák
- Esettanulmányok az adatvédelemre fókuszáló Edge AI-alkalmazásokról
Fenyegetés észlelése és mérséklése
- Az Edge AI potenciális fenyegetéseinek és sebezhetőségeinek azonosítása
- Behatolásjelző és -megelőzési rendszerek megvalósítása
- Valós idejű fenyegetésfigyelés és reagálás
- Gyakorlati gyakorlatok a fenyegetések észlelésében és mérséklésében
Hitelesítés és Access vezérlés
- Robusztus hitelesítési mechanizmusok megvalósítása szélső eszközökhöz
- Hozzáférés-vezérlés és felhasználói engedélyek kezelése
- API-k és kommunikációs csatornák biztonságossá tétele
- Gyakorlati példák és esettanulmányok
Az Edge AI etikai szempontjai
- Az Edge AI-telepítések etikai kihívásainak megértése
- Az elfogultság és az igazságosság kezelése a mesterséges intelligencia modellekben
- Az átláthatóság és az elszámoltathatóság biztosítása
- Az etikai irányelvek és előírások betartása
Előírásoknak való megfelelés
- A vonatkozó előírások és szabványok áttekintése (GDPR, HIPAA stb.)
- A megfelelőség biztosítása az Edge AI-telepítéseknél
- Biztonsági és adatvédelmi auditok lefolytatása
- Esettanulmányok az Edge AI szabályozási megfelelőségéről
Teljesítmény és biztonság kompromisszumok
- A teljesítmény és a biztonság egyensúlya az Edge AI alkalmazásokban
- Technikák a biztonság optimalizálására a teljesítmény veszélyeztetése nélkül
- Eszközök és keretrendszerek a biztonságos Edge AI fejlesztéshez
- Gyakorlati példák és esettanulmányok
Eseményreagálás és helyreállítás
- Incidensreagálási tervek kidolgozása Edge AI-alkalmazásokhoz
- A biztonság megsértésével kapcsolatos vizsgálatok lefolytatása
- Helyreállítási stratégiák és üzletmenet-folytonossági tervek megvalósítása
- Gyakorlati gyakorlatok az incidensek kezelésére
Biztonsági értékelések és auditok
- Átfogó biztonsági felmérések elvégzése az Edge AI-hez
- A biztonsági auditálás eszközei és módszerei
- A biztonsági hiányosságok azonosítása és kezelése
- Gyakorlati példák és esettanulmányok
Innovatív Use Case és alkalmazások
- Fejlett biztonsági alkalmazások az Edge AI-ben
- Mélyreható esettanulmányok a biztonságos Edge AI-telepítésekről
- Sikertörténetek és tanulságok
- Az Edge AI biztonság jövőbeli trendjei és lehetőségei
Gyakorlati projektek és gyakorlatok
- Egy Edge AI-alkalmazás biztonsági felmérésének elvégzése
- Valós projektek és forgatókönyvek
- Együttműködő csoportos gyakorlatok
- Projektbemutatók és visszajelzések
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Az AI és a gépi tanulási koncepciók megértése
- Alapvető ismeretek a kiberbiztonsági elvekről
- Programozási nyelvekkel kapcsolatos tapasztalat (Python ajánlott)
Közönség
- Kiberbiztonsági szakemberek
- Rendszergazdák
- AI etikai kutatók
14 Órák