Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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