课程大纲

隐私保护AI简介

  • 移动应用中的数据隐私核心原则。
  • 设备端AI的法规驱动因素。
  • 本地处理的优势与局限性。

理解Nano Banana在设备端隐私中的应用

  • Nano Banana模型架构。
  • 安全属性与本地执行路径。
  • 支持的平台与移动集成模式。

数据处理与本地处理技术

  • 在设备端安全收集和存储敏感数据。
  • 使用本地推理最小化数据暴露。
  • 匿名化与假名化策略。

实现隐私保护AI功能

  • 创建无需传输用户数据的AI驱动功能。
  • 设计适用于医疗、金融或合规的工作流。
  • 确保跨应用组件的数据隔离。

设备端模型的安全考虑

  • 保护模型免受提取或篡改。
  • 安全沙箱与权限管理。
  • 移动AI系统的威胁建模。

合规与法规对齐

  • 理解GDPR、HIPAA及金融领域的影响。
  • 记录隐私设计方法。
  • 在不泄露用户数据的情况下保持可审计性。

测试与验证隐私保障

  • 测试工作流以防止意外数据泄露。
  • 评估准确性与隐私的权衡。
  • 在应用更新中进行持续验证。

隐私导向AI应用的部署与维护

  • 管理设备端模型更新。
  • 长期监控性能与合规性。
  • 为应对不断变化的法规未来验证应用。

总结与下一步

要求

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

受众

  • 企业团队。
  • 合规官。
  • 开发敏感应用的开发者。
 14 小时

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