Kurzusleírás

Bevezetés az adatvédelembe az AI üzembehelyezésekben

  • Adatvédelmi kihívások az AI rendszerekben
  • Az Ollama szerepe az adatvédelmi szempontokat figyelembe vevő környezetekben
  • Áttekintés a megfelelési szempontokról (GDPR, HIPAA stb.)

Biztonságos konténerizálás és üzembehelyezés

  • A Docker és Kubernetes környezetek megerősítése
  • Hálózati biztonsági és elkülönítési technikák
  • Titkok kezelése és kulcsforgatás

Eszközön és helyszíni következtetés

  • A helyi következtetés előnyei az adatvédelem szempontjából
  • Edge üzembehelyezési módok
  • A teljesítmény és a megfelelés egyensúlyba hozása

Differenciális adatvédelem és adatvédelem

  • A differenciális adatvédelem alapjai
  • Zajmechanizmusok alkalmazása az AI munkafolyamatokban
  • Adatminimalizálás és anonimizálási stratégiák

Naplózás, monitorozás és auditálás

  • Biztonságos naplózási gyakorlatok
  • Audit nyomvonalak a megfelelés érdekében
  • Valós idejű monitorozás és riasztás

Hozzáférés-vezérlés és szabályzat kényszerítés

  • Szerepalapú hozzáférés-vezérlés (RBAC)
  • Szabályzat kényszerítés az Open Policy Agent segítségével
  • Adatirányítási keretrendszerek

Esettanulmányok és ajánlott gyakorlatok

  • Az Ollama üzembe helyezése szabályozott iparágakban
  • Használhatóság és adatvédelem egyensúlyba hozása
  • Tapasztalatok a valós megvalósításokból

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Az IT biztonsági alapelvek ismerete
  • Tapasztalat konténerizálásban és üzembe helyezésben
  • Ismeret a megfelelési keretrendszerekkel, mint például a GDPR vagy a HIPAA

Célközönség

  • Biztonsági mérnökök
  • IT architektusok
  • Adatvédelmi tisztviselők
  • Megfelelési csapatok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák