课程大纲

Edge AI安全简介

  • Edge AI安全挑战概述
  • 威胁态势:针对边缘设备的网络攻击
  • 法规遵从性与安全框架

Edge AI的加密与认证

  • 安全AI模型的数据加密技术
  • 基于硬件的安全性:TPM与安全飞地
  • 实施强认证与访问控制

安全的AI模型部署与保护

  • 防止对AI模型的对抗性攻击
  • 模型混淆与保护技术
  • 确保模型的完整性与可信度

Edge AI系统的韧性策略

  • 设计容错的Edge AI架构
  • AI驱动的异常检测以应对安全漏洞
  • 自动威胁响应机制

安全的边缘到云通信

  • 实施安全的通信协议
  • Edge AI中的数据隐私与联邦学习
  • 确保符合行业安全标准

Edge AI安全的未来趋势与最佳实践

  • 边缘计算中的AI驱动网络安全
  • 新兴威胁与不断演进的安全策略
  • AI安全中的伦理考量

总结与下一步

要求

  • 深入了解人工智能和机器学习概念
  • 具备网络安全原则和加密技术的经验
  • 熟悉物联网和边缘计算环境

受众

  • 网络安全专业人员
  • AI工程师
  • 物联网开发者
 21 小时

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