课程大纲

介绍Edge AI安全

  • Edge AI安全挑战概述
  • 威胁态势:针对边缘设备的网络攻击
  • 监管合规和安全框架

Edge AI的加密和认证

  • 用于安全AI模型的数据加密技术
  • 基于硬件的安全性:TPM和安全区域
  • 实施强身份验证和访问控制

安全AI模型的部署和保护

  • 防止对AI模型的对抗攻击
  • 模型混淆和保护的技术
  • 确保模型的完整性和可信度

Edge AI系统的弹性策略

  • 设计容错Edge AI架构
  • 用于安全漏洞的AI驱动异常检测
  • 自动化威胁响应机制

安全的边缘到云Communication

  • 实施安全的通信协议
  • Edge AI中的数据隐私和联邦学习
  • 确保遵守行业安全标准

Edge AI安全的未来趋势和最佳实践

  • 针对边缘计算的AI驱动的网络安全
  • 新兴威胁和不断发展的安全策略
  • AI安全中的伦理考虑

总结和结论

要求

  • 对人工智慧和机器学习概念的深入了解
  • 熟悉网络安全原则和加密技术
  • 熟悉IoT和边缘计算环境

观众

  • 网络安全专业人士
  • 人工智慧工程师
  • 物联网开发人员
 21 小时

客户评论 (5)

即将举行的公开课程

课程分类