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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
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