Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do prywatności w wdrożeniach AI

  • Wyzwania związane z prywatnością w systemach AI
  • Rola Ollamy w środowiskach dbających o prywatność
  • Przegląd kwestii związanych z zgodnością (GDPR, HIPAA itp.)

Bezpieczna konteneryzacja i wdrażanie

  • Zabezpieczanie środowisk Docker i Kubernetes
  • Techniki bezpieczeństwa sieciowego i izolacji
  • Zarządzanie tajemnicami i rotacja kluczy

Inferencja na urządzeniu i lokalnie

  • Zalety lokalnej inferencji dla prywatności
  • Wzorce wdrażania na brzegu sieci
  • Równowaga między wydajnością a zgodnością

Różnicowa prywatność i ochrona danych

  • Zasady różnicowej prywatności
  • Stosowanie mechanizmów szumu w przepływach pracy AI
  • Strategie minimalizacji i anonimizacji danych

Logowanie, monitorowanie i audyt

  • Bezpieczne praktyki logowania
  • Ślady audytowe dla zgodności
  • Monitorowanie w czasie rzeczywistym i alerty

Kontrola dostępu i egzekwowanie polityk

  • Kontrola dostępu oparta na rolach (RBAC)
  • Egzekwowanie polityk za pomocą Open Policy Agent
  • Frameworki zarządzania danymi

Studia przypadków i najlepsze praktyki

  • Wdrażanie Ollamy w regulowanych branżach
  • Równowaga między użytecznością a prywatnością
  • Wnioski z rzeczywistych wdrożeń

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie zasad bezpieczeństwa IT
  • Doświadczenie w konteneryzacji i wdrażaniu
  • Znajomość frameworków zgodności, takich jak GDPR lub HIPAA

Grupa docelowa

  • Inżynierowie bezpieczeństwa
  • Architekci IT
  • Specjaliści ds. prywatności
  • Zespoły ds. zgodności
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie