Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Prywatności w Wdrożeniach Sztucznej Inteligencji
- Wyzwania związane z prywatnością w systemach AI
- Rola Ollamy w środowiskach dbających o prywatność
- Przegląd wymagań zgodności (GDPR, HIPAA, itp.)
Bezpieczne Konteneryzacja i Wdrożenie
- Zabezpieczanie środowisk Docker i Kubernetes
- Techniki bezpieczeństwa sieciowego i izolacji
- Zarządzanie tajnymi informacjami i rotacja kluczy
Wnioskowanie na Urządzeniu i w Sieci Lokalnej
- Zalety lokalnego wnioskowania dla prywatności
- Wzorce wdrażania na krawędzi
- Uwzględnianie wydajności wraz z zgodnością
Prywatność Różniczkowa i Ochrona Danych
- Zasady prywatności różniczkowej
- Zastosowanie mechanizmów szumowych w przepływach pracy AI
- Strategie minimalizacji i anonymizacji danych
Logowanie, Monitorowanie i Audytowanie
- Bezpieczne praktyki logowania
- Ślady audytowe dla zgodności
- Monitorowanie w czasie rzeczywistym i ostrzegania
Kontrola Dostępu i Wymuszanie Polityk
- Kontrola dostępu oparta na rolach (RBAC)
- Wymuszanie polityk z użyciem Open Policy Agent
- Ramy zarządzania danymi
Przypadki Użycia i Najlepsze Praktyki
- Wdrażanie Ollamy w regulowanych branżach
- Uwzględnianie użytkowalności wraz z prywatnością
- Nauki wyciągnięte z realnych wdrożeń
Podsumowanie i Kolejne Kroki
Wymagania
- Zrozumienie zasad bezpieczeństwa IT
- Doświadczenie w zakresie konteneryzacji i wdrażania
- Znajomość ram kompatybilności, takich jak GDPR lub HIPAA
Grupa docelowa
- Specjaliści ds. bezpieczeństwa
- Architekci IT
- Pełnomocnicy ds. prywatności
- Zespoły ds. zgodności
14 godzin