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

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie