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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