Kurzusleírás

Bevezetés az Edge AI biztonságába és adatvédelembe

  • Áttekintés az Edge AI és annak egyedi biztonsági és adatvédelmi kihívásairól
  • Fő különbségek az edge és cloud biztonság között
  • Jelenlegi trendek és felmerülő fenyegetések az Edge AI biztonságában
  • Valós világbeli esetstudiók és események

Edge eszközök biztonsága

  • Legjobb gyakorlatok az edge hardver biztonságának biztosítására
  • Biztonságos boot és hardver alapbizalom implementálása
  • Adatvédelem nyugvó és átvitel közben edge eszközökön
  • Biztonságos edge eszköz telepítések esetstudiói

Adatvédelem az Edge AI-ban

  • Adatvédelem biztosítása Edge AI alkalmazásokban
  • Adat anonymizálás és titkosítás technikái
  • Adatvédelmi gépi tanulási technikák
  • Adatvédelmi irányú Edge AI alkalmazások esetstudiói

Fenyegetések észlelése és kezelése

  • Lehetséges fenyegetések és sebezhetőségek azonosítása az Edge AI-ban
  • Befogadó detektálás és megakadályozás rendszerek implementálása
  • Valós idejű fenyegetés figyelés és reagálás
  • Fenyegetés észlelés és kezelés gyakorlati feladatok

Hitelesítés és hozzáférés-kontroll

  • Megbízható hitelesítési mechanizmusok implementálása edge eszközökhöz
  • Hozzáférés-kontroll és felhasználói engedélyek kezelése
  • API-k és kommunikációs csatornák biztonsága
  • Gyakorlati példák és esetstudiók

Etikai szempontok az Edge AI-ban

  • Etikai kihívások megértése Edge AI telepítésekben
  • Előítéletek és igazságosság kezelése AI-modellekben
  • Átláthatóság és felelősség biztosítása
  • Etikai irányelvek és szabályozások betartása

Szabályozási követelményeket betartás

  • Releváns szabályozások és szabványok áttekintése (GDPR, HIPAA, stb.)
  • Szabályozási követelményeket betartás Edge AI telepítésekben
  • Biztonsági és adatvédelmi auditek végrehajtása
  • Szabályozási követelményeket betartás esetstudiói az Edge AI-ban

Teljesítmény és biztonság kompromisszumai

  • Teljesítmény és biztonság egyensúlyozása Edge AI alkalmazásokban
  • Biztonság optimalizálása teljesítmény nélkülözése nélkül
  • Eszközök és keretek biztonságos Edge AI fejlesztéshez
  • Gyakorlati példák és esetstudiók

Eseménykezeles és helyreállítás

  • Eseménykezelesi tervek kidolgozása Edge AI alkalmazásokhoz
  • Biztonsági megsértések vizsgálata
  • Helyreállítási stratégiák és üzleti folyamatot fenntartó tervek implementálása
  • Eseménykezeles gyakorlati feladatok

Biztonsági értékelések és auditek

  • Teljes biztonsági értékelések végrehajtása az Edge AI-ban
  • Biztonsági auditek eszközei és módszerei
  • Biztonsági rések azonosítása és kezelése
  • Gyakorlati példák és esetstudiók

Innovatív alkalmazások és használati esetek

  • Fejlett biztonsági alkalmazások az Edge AI-ban
  • Biztonságos Edge AI telepítések részletes esetstudiói
  • Sikeres történetek és tapasztalatok
  • Jövőbeli trendek és lehetőségek az Edge AI biztonságában

Gyakorlati projektek és feladatok

  • Biztonsági értékelés végrehajtása egy Edge AI alkalmazáshoz
  • Valós világbeli projektek és helyzetek
  • Csoportos gyakorlati feladatok
  • Projekt bemutatók és visszajelzés

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Az AI és a gépi tanulás fogalmai megértése
  • Alapvető ismeretek a kibertanulás alapelveiről
  • Programozási nyelvekkel való tapasztalat (javasolt: Python)

Célközönség

  • Kiberbiztonsági szakemberek
  • Rendszergazdák
  • AI-etikai kutatók
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák