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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
客户评论 (1)
演讲中的流程、氛围与主题
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
课程 - Google Gemini AI for Data Analysis
机器翻译