Kurzusleírás

Bevezetés az Edge AI biztonságba

  • Az Edge AI biztonsági kihívások áttekintése
  • Fenyegetések: kibertámadások edge eszközökön
  • Szabályozási megfelelőség és biztonsági keretrendszerek

Titkosítás és hitelesítés az Edge AI számára

  • Adattitkosítási technikák biztonságos AI modellekhez
  • Hardveralapú biztonság: TPM és biztonságos környezetek
  • Erős hitelesítés és hozzáférés-vezérlés implementálása

Biztonságos AI modell telepítés és védelem

  • Ellenséges támadások megelőzése AI modelleken
  • Modell elfedés és védelem technikái
  • A modell integritás és megbízhatóság biztosítása

Rugalmassági stratégiák Edge AI rendszerekhez

  • Hibátűrő Edge AI architektúrák tervezése
  • AI-alapú anomáliadetektálás biztonsági incidensekhez
  • Automatizált fenyegetésválasz mechanizmusok

Biztonságos Edge-to-Cloud kommunikáció

  • Biztonságos kommunikációs protokollok implementálása
  • Adatvédelem és federatív tanulás az Edge AI-ban
  • Az ipari biztonsági szabványoknak való megfelelés biztosítása

Jövőbeli trendek és ajánlott eljárások az Edge AI biztonságban

  • AI-alapú informatikai biztonság az edge számításokhoz
  • Új felmerülő fenyegetések és fejlődő biztonsági stratégiák
  • Etikai megfontolások az AI biztonságban

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Haladó szintű ismeretek az AI és gépi tanulás területén
  • Tapasztalat informatikai biztonsági elvekkel és titkosítási technikákkal
  • Ismeret az IoT és Edge számítási környezetekkel

Célközönség

  • Informatikai biztonsági szakemberek
  • AI mérnökök
  • IoT fejlesztők
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák