感谢您发送咨询！我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订！我们的团队成员将很快与您联系。
课程大纲
边缘AI中的安全与隐私简介
- 边缘AI概述及其独特的安全与隐私挑战。
- 边缘安全与云安全的关键区别。
- 当前边缘AI安全的趋势和新兴威胁。
- 现实案例与事件分析。
保护边缘设备
- 保护边缘硬件的最佳实践。
- 实施安全启动和硬件信任根。
- 保护边缘设备上的静态和传输数据。
- 安全边缘设备部署案例研究。
边缘AI中的数据隐私
- 确保边缘AI应用中的数据隐私。
- 数据匿名化与加密技术。
- 隐私保护的机器学习技术。
- 隐私优先的边缘AI应用案例研究。
威胁检测与缓解
- 识别边缘AI中的潜在威胁和漏洞。
- 实施入侵检测与防御系统。
- 实时威胁监控与响应。
- 威胁检测与缓解的实践练习。
认证与访问控制
- 为边缘设备实施强大的认证机制。
- 管理访问控制与用户权限。
- 保护API和通信通道。
- 实践案例研究。
边缘AI中的伦理问题
- 理解边缘AI部署中的伦理挑战。
- 解决AI模型中的偏见与公平问题。
- 确保透明度与问责制。
- 遵守伦理指南与法规。
法规合规
- 相关法规与标准概述（GDPR、HIPAA等）。
- 确保边缘AI部署的合规性。
- 进行安全与隐私审计。
- 边缘AI法规合规案例研究。
性能与安全的权衡
- 在边缘AI应用中平衡性能与安全。
- 在不影响性能的情况下优化安全的技术。
- 用于安全边缘AI开发的工具与框架。
- 实践案例研究。
事件响应与恢复
- 为边缘AI应用制定事件响应计划。
- 进行安全漏洞调查。
- 实施恢复策略与业务连续性计划。
- 事件响应的实践练习。
安全评估与审计
- 对边缘AI进行全面的安全评估。
- 安全审计的工具与方法。
- 识别并解决安全漏洞。
- 实践案例研究。
创新用例与应用
- 边缘AI中的高级安全应用。
- 安全边缘AI部署的深入案例研究。
- 成功案例与经验教训。
- 边缘AI安全的未来趋势与机遇。
动手项目与练习
- 为边缘AI应用进行安全评估。
- 现实项目与场景。
- 协作小组练习。
- 项目展示与反馈。
总结与下一步
要求
- 了解AI和机器学习概念。
- 具备基本的网络安全知识。
- 有编程语言经验（推荐Python）。
目标受众
- 网络安全专业人士。
- 系统管理员。
- AI伦理研究人员。
14 小时
