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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