Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Bezpieczeństwa i Prywatności w Edge AI

  • Przegląd Edge AI i jego unikalnych wyzwań związanych z bezpieczeństwem i prywatnością
  • Kluczowe różnice między bezpieczeństwem na krawędzi a w chmurze
  • Aktualne trendy i pojawiające się zagrożenia w bezpieczeństwie Edge AI
  • Przypadki studyjne i incydenty z rzeczywistego świata

Bezpieczne Urządzenia Edge

  • Najlepsze praktyki dotyczące bezpieczeństwa sprzętu Edge
  • Wdrażanie bezpiecznego uruchamiania i korzenia zaufania sprzętowego
  • Chronienie danych w stanie spoczynku i w ruchu na urządzeniach Edge
  • Przypadki studyjne wdrażania bezpiecznych urządzeń Edge

Prywatność Danych w Edge AI

  • Zapewnienie prywatności danych w aplikacjach Edge AI
  • Techniki anonimizacji i szyfrowania danych
  • Techniki uczenia maszynowego zachowujące prywatność
  • Przypadki studyjne aplikacji Edge AI z uwzględnieniem prywatności

Wykrywanie i Zmniejszanie Zagrożeń

  • Identyfikowanie potencjalnych zagrożeń i luk bezpieczeństwa w Edge AI
  • Wdrażanie systemów wykrywania i zapobiegania włamaniom
  • Monitorowanie i reagowanie na zagrożenia w czasie rzeczywistym
  • Praktyczne ćwiczenia w wykrywaniu i zmniejszaniu zagrożeń

Autoryzacja i Kontrola Dostępu

  • Wdrażanie solidnych mechanizmów autoryzacji dla urządzeń Edge
  • Zarządzanie kontrolą dostępu i uprawnieniami użytkowników
  • Bezpieczne API i kanały komunikacyjne
  • Praktyczne przykłady i przypadki studyjne

Etyczne Rozważania w Edge AI

  • Zrozumienie etycznych wyzwań w wdrożeniach Edge AI
  • Rozwiązywanie problemów z uprzedzeniami i sprawiedliwością w modelach AI
  • Zapewnienie przejrzystości i odpowiedzialności
  • Wykonywanie zgodności z wytycznymi etycznymi i regulacjami

Zgodność Z Regulacjami

  • Przegląd odpowiednich regulacji i standardów (GDPR, HIPAA itd.)
  • Zapewnienie zgodności w wdrożeniach Edge AI
  • Przeprowadzanie audytów bezpieczeństwa i prywatności
  • Przypadki studyjne zgodności z regulacjami w Edge AI

Kompromis między Wydajnością a Bezpieczeństwem

  • Balansowanie wydajnością i bezpieczeństwem w aplikacjach Edge AI
  • Techniki optymalizacji bezpieczeństwa bez kompromisów w zakresie wydajności
  • Narzędzia i ramy dla bezpiecznego rozwoju Edge AI
  • Praktyczne przykłady i przypadki studyjne

Reakcja na Incydenty i Odzyskiwanie

  • Tworzenie planów reakcji na incydenty dla aplikacji Edge AI
  • Przeprowadzanie śledztw w sprawie naruszeń bezpieczeństwa
  • Wdrażanie strategii odzyskiwania i planów ciągłości biznesowej
  • Praktyczne ćwiczenia w reagowaniu na incydenty

Oceny Bezpieczeństwa i Audyty

  • Przeprowadzanie kompleksowych ocen bezpieczeństwa dla Edge AI
  • Narzędzia i metodyki audytu bezpieczeństwa
  • Identyfikowanie i rozwiązywanie luk bezpieczeństwa
  • Praktyczne przykłady i przypadki studyjne

Innowacyjne Przypadki Użycia i Aplikacje

  • Zaawansowane aplikacje bezpieczeństwa w Edge AI
  • Szczegółowe przypadki studyjne bezpiecznych wdrożeń Edge AI
  • Sukcesy i lekcje wyciągnięte
  • Przyszłe trendy i możliwości w zakresie bezpieczeństwa Edge AI

Praktyczne Projekty i Ćwiczenia

  • Przeprowadzanie oceny bezpieczeństwa dla aplikacji Edge AI
  • Projekte i scenariusze z rzeczywistego świata
  • Zespołowe ćwiczenia
  • Prezentacje projektów i opinie zwrotne

Podsumowanie i Kolejne Kroki

Wymagania

  • Zrozumienie pojęć sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Podstawowa wiedza na temat zasad cyberbezpieczeństwa
  • Doświadczenie w językach programowania (polecany Python)

Grupa docelowa

  • Specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa
  • Administratorzy systemów
  • Badacze etyki sztucznej inteligencji
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie