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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
客户评论 (3)
经验分享,这是教师的诀窍和宝贵之处。
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课程 - C/C++ Secure Coding
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深入了解产品以及RHDS与开源OpenLDAP之间的一些关键区别。
Jackie Xie - Westpac Banking Corporation
课程 - 389 Directory Server for Administrators
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Adam - Fireup.PRO
课程 - Advanced Java Security
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