Kurzusleírás

A mesterséges intelligencia telepítésének magánszférája

  • A mesterséges intelligencia rendszerek magánszférájával kapcsolatos kihívások
  • Ollama szerepe magánszféra-tudatos környezetekben
  • A megfelelőségi szempontok áttekintése (GDPR, HIPAA stb.)

Biztonságos konténeres telepítés és üzemeltetés

  • Docker és Kubernetes környezetek megbízhatóságának növelése
  • Hálózati biztonsági és izolációs technikák
  • Titkos adatok kezelése és kulcsforgatás

Készüléken belüli és helyi inferekció

  • A helyi inferekció magánszféra szempontjából való előnyei
  • Életritmus telepítési minták
  • A teljesítmény és a megfelelőség egyensúlyozása

Differenciális magánszféra és adatvédelem

  • A differenciális magánszféra elvei
  • Zajmechanizmusok alkalmazása a mesterséges intelligencia folyamatokba
  • Adatminimalizálás és anonymizálási stratégiák

Naplózás, figyelmeztetés és ellenőrzés

  • Biztonságos naplózási gyakorlatok
  • Ellenőrzési nyomvonalak a megfelelőséghez
  • Valós idejű figyelmeztetés és értesítés

Hozzáférési és irányelvek érvényre bétele

  • Szerepkör alapú hozzáférési irányelvek (RBAC)
  • Irányelvek érvényre bétele Open Policy Agent segítségével
  • Adatkezelési keretek

Események és legjobb gyakorlatok

  • Ollama telepítése szabályozott iparágakban
  • A használhatóság és magánszféra egyensúlyozása
  • A valós életből tanult leckék

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Az IT-biztonsági elvek megértése
  • Tapasztalat a konténerizálás és a telepítés területén
  • Ismeret a GDPR vagy HIPAA típusú megfelelési keretekkel

Audience

  • Biztonsági mérnökök
  • IT-architekták
  • Adatvédelmi tisztviselők
  • Megfelelési csapatok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák