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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)
我学到了很多东西,并获得了可以在工作中使用的知识!
Artur - Akademia Lomzynska
课程 - Active Directory for Admins
机器翻译
一般课程信息
Paulo Gouveia - EID
课程 - C/C++ Secure Coding
机器翻译
Nothing it was perfect.
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课程 - Android Security
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课程 - Advanced Java Security
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