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 课程时长 14 小时

课程大纲

隐私保护AI简介

  • 移动应用中数据隐私的核心原则
  • 设备端AI的法规驱动力
  • 本地处理的优势与局限

理解Nano Banana实现设备端隐私

  • Nano Banana模型架构
  • 安全属性和本地执行路径
  • 支持的平台及移动集成模式

数据处理与本地处理技术

  • 在设备上安全地收集和存储敏感数据
  • 通过本地推理最小化数据暴露
  • 匿名化和假名化策略

实现隐私保护AI功能

  • 在不传输用户数据的情况下创建AI驱动功能
  • 设计适用于医疗、金融或合规场景的工作流程
  • 确保应用组件间的数据隔离

设备端模型的安全考量

  • 防止模型被提取或篡改
  • 安全沙箱和权限管理
  • 移动AI系统的威胁建模

合规与法规对齐

  • 理解GDPR、HIPAA及金融行业的影响
  • 记录隐私设计方法
  • 在不损害用户数据的前提下保持可审计性

测试与验证隐私保证

  • 测试工作流程以防止意外数据泄露
  • 评估准确性与隐私之间的权衡
  • 在应用更新中持续验证

部署与维护隐私优先的AI应用

  • 管理设备端模型更新
  • 持续监控性能和合规性
  • 为不断演进的法规做好未来准备

总结与后续步骤

要求

  • 了解移动或应用开发
  • 有Python、Kotlin或Swift经验
  • 基本熟悉AI或机器学习概念

目标学员

  • 企业团队
  • 合规官员
  • 构建敏感应用的开发者

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