课程大纲

Security and Privacy in Edge AI 简介

  • 边缘 AI 概述及其独特的安全和隐私挑战
  • 边缘和云安全之间的主要区别
  • 边缘 AI 安全的当前趋势和新出现的威胁
  • 真实世界的案例研究和事件

保护边缘设备

  • 保护边缘硬件的最佳实践
  • 实现安全启动和硬件信任根
  • 保护边缘设备上的静态数据和传输中的数据
  • 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 应用程序中的数据隐私
  • 数据匿名化和加密技术
  • 隐私保护机器学习技术
  • 以隐私为中心的边缘 AI 应用程序案例研究

威胁检测和缓解

  • 识别边缘 AI 中的潜在威胁和漏洞
  • 实施入侵检测和防御系统
  • 实时威胁监控和响应
  • 威胁检测和缓解的实践练习

身份验证和 Access 控制

  • 为边缘设备实施强大的身份验证机制
  • 管理访问控制和用户权限
  • 保护 API 和通信通道
  • 实际实例和案例研究

边缘 AI 中的道德考量

  • 了解边缘 AI 部署中的道德挑战
  • 解决 AI 模型中的偏见和公平性问题
  • 确保透明度和问责制
  • 遵守道德准则和法规

法规遵从性

  • 相关法规和标准概述(GDPR、HIPAA 等)
  • 确保边缘 AI 部署的合规性
  • 进行安全和隐私审计
  • 边缘 AI 法规遵从性案例研究

性能和安全权衡

  • 平衡边缘 AI 应用程序的性能和安全性
  • 在不影响性能的情况下优化安全性的技术
  • 用于安全边缘 AI 开发的工具和框架
  • 实际实例和案例研究

事件响应和恢复

  • 为边缘 AI 应用程序制定事件响应计划
  • 进行安全漏洞调查
  • 实施恢复战略和业务连续性计划
  • 事件响应实践练习

安全评估和审计

  • 对边缘 AI 进行全面的安全评估
  • 安全审计的工具和方法
  • 识别和解决安全漏洞
  • 实际实例和案例研究

创新 Use Case 和应用

  • 边缘 AI 中的高级安全应用程序
  • 安全边缘 AI 部署的深入案例研究
  • 成功案例和经验教训
  • 边缘 AI 安全的未来趋势和机遇

动手项目和练习

  • 对边缘 AI 应用程序进行安全评估
  • 真实世界的项目和场景
  • 协作小组练习
  • 项目演示和反馈

摘要和后续步骤

要求

  • 了解 AI 和机器学习概念
  • 网络安全原理的基本知识
  • 有编程语言经验(Python 推荐)

观众

  • 网络安全专业人员
  • 系统管理员
  • 人工智能伦理研究人员
 14 小时

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