Kurzusleírás

Edge AI Biztonság Bevezetése

  • Edge AI biztonsági kihívások áttekintése
  • Fenyegető környezet: edge eszközök elleni kibertámadások
  • Szabályozási engedélyezhetőség és biztonsági keretek

Titkosítás és Hitelesítés az Edge AI-nél

  • Adat titkosítási technikák biztonságos AI-modellekhez
  • Hardver alapú biztonság: TPM és biztonsági zárt körök
  • Erős hitelesítés és hozzáférésvezérlés bevezetése

Biztonságos AI Modell Telepítése és Védelme

  • Ellenséges támadások megakadályozása az AI-modelleken
  • Modell elhomályosítási és védelmi technikák
  • Modell integritásának és megbízhatóságának biztosítása

Edge AI Rendszerek Kifogástalanulásának Stratégiái

  • Hibátűrő Edge AI architektúrák tervezése
  • AI-vezérelt anomália detekció biztonsági megsértések esetén
  • Automatikus fenyegetési reakció mechanizmusok

Biztonságos Edge-to-Cloud Kommunikáció

  • Biztonságos kommunikációs protokollok bevezetése
  • Adatvédelmi és federált tanulás az Edge AI-ben
  • Biztonsági szabványok betartása ipari körökben

Edge AI Biztonság Jövőbeli Trendjei és Legjobb Gyakorlatok

  • AI-vezérelt kiberbiztonság edge számításhoz
  • Újuló fenyegetések és fejlődő biztonsági stratégiák
  • Etikai szempontok az AI-biztonságban

Összegzés és Következő Lépések

Követelmények

  • Haladó ismeretek az AI és a gépi tanulás fogalmai közül
  • Tapasztalat a kiberbiztonsági elvek és titkosítási technikák használatában
  • Ismerős az IoT és Edge számítástechnikai környezetekkel

Audience

  • Kiberbiztonsági szakemberek
  • AI mérnökök
  • IoT fejlesztők
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák