课程大纲

Edge AI中的安全与隐私简介

  • Edge AI概述及其独特的安全与隐私挑战
  • 边缘与云安全的关键区别
  • Edge AI安全的当前趋势与新兴威胁
  • 实际案例研究与事件分析

保护边缘设备

  • 保护边缘硬件的最佳实践
  • 实施安全启动与硬件根信任
  • 保护边缘设备上静态与传输中的数据
  • 安全边缘设备部署的案例研究

Edge AI中的数据隐私

  • 在Edge AI应用中确保数据隐私
  • 数据匿名化与加密技术
  • 隐私保护的机器学习技术
  • 注重隐私的Edge AI应用案例研究

威胁检测与缓解

  • 识别Edge AI中的潜在威胁与漏洞
  • 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际练习

身份验证与访问控制

  • 为边缘设备实施稳健的身份验证机制
  • 管理访问控制与用户权限
  • 保护API与通信渠道
  • 实际案例与案例研究

Edge AI中的伦理考量

  • 理解Edge AI部署中的伦理挑战
  • 解决AI模型中的偏见与公平性问题
  • 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Edge AI部署的合规性
  • 进行安全与隐私审计
  • Edge AI中法规合规的案例研究

性能与安全的权衡

  • 在Edge 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Edge AI开发的工具与框架
  • 实际案例与案例研究

事件响应与恢复

  • 为Edge 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
  • 事件响应的实际练习

安全评估与审计

  • 为Edge 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
  • 实际案例与案例研究

创新用例与应用

  • Edge AI中的高级安全应用
  • 安全Edge AI部署的深入案例研究
  • 成功案例与经验教训
  • Edge AI安全的未来趋势与机遇

动手项目与练习

  • 为Edge AI应用进行安全评估
  • 实际项目与场景
  • 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原则知识
  • 有编程语言经验(推荐Python)

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

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