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 AI chroniącej prywatność
- Podstawowe zasady ochrony danych w aplikacjach mobilnych
- Regulacje napędzające AI na urządzeniach
- Zalety i ograniczenia lokalnego przetwarzania
Zrozumienie Nano Banana dla prywatności na urządzeniach
- Architektura modelu Nano Banana
- Właściwości bezpieczeństwa i ścieżki lokalnego wykonywania
- Obsługiwane platformy i wzorce integracji mobilnej
Techniki przetwarzania i obsługi danych lokalnych
- Bezpieczne zbieranie i przechowywanie wrażliwych danych na urządzeniu
- Minimalizowanie ekspozycji danych poprzez lokalne wnioskowanie
- Strategie anonimizacji i pseudonimizacji
Implementacja funkcji AI chroniących prywatność
- Tworzenie funkcji napędzanych AI bez przesyłania danych użytkownika
- Projektowanie przepływów pracy gotowych na potrzeby opieki zdrowotnej, finansów lub zgodności
- Zapewnianie izolacji danych między komponentami aplikacji
Zagadnienia bezpieczeństwa dla modeli na urządzeniach
- Ochrona modeli przed ekstrakcją lub manipulacją
- Bezpieczne sandboxowanie i zarządzanie uprawnieniami
- Modelowanie zagrożeń dla systemów mobilnej AI
Zgodność i dostosowanie do przepisów
- Zrozumienie implikacji GDPR, HIPAA i sektora finansowego
- Dokumentowanie podejść privacy-by-design
- Utrzymywanie możliwości audytu bez narażania danych użytkownika
Testowanie i walidacja gwarancji prywatności
- Testowanie przepływów pracy pod kątem niezamierzonego wycieku danych
- Ocena kompromisów między dokładnością a prywatnością
- Ciągła walidacja w trakcie aktualizacji aplikacji
Wdrożenie i utrzymanie aplikacji AI zorientowanych na prywatność
- Zarządzanie aktualizacjami modeli na urządzeniach
- Monitorowanie wydajności i zgodności w czasie
- Zabezpieczanie aplikacji na przyszłość w związku z ewoluującymi przepisami
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie rozwoju mobilnego lub aplikacji
- Doświadczenie w Pythonie, Kotlinie lub Swift
- Podstawowa znajomość koncepcji AI lub uczenia maszynowego
Publiczność
- Zespoły korporacyjne
- Oficerowie ds. zgodności
- Programiści tworzący wrażliwe aplikacje
14 godzin
Opinie uczestników (1)
Przepływ, energia i tematyka prezentacji
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Szkolenie - Google Gemini AI for Data Analysis
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję