Plan du cours

Introduction à la sécurité Edge AI

  • Aperçu des défis liés à la sécurité Edge AI
  • Paysage des menaces : cyberattaques sur les dispositifs de périphérie
  • Conformité réglementaire et cadres de sécurité

Chiffrement et authentification pour Edge AI

  • Techniques de cryptage des données pour des modèles d'IA sécurisés
  • Sécurité matérielle : TPM et enclaves sécurisées
  • Mise en œuvre d'une authentification forte et d'un contrôle d'accès

Déploiement et protection des modèles d'IA sécurisés

  • Prévention des attaques adverses contre les modèles d'IA
  • Techniques d'obscurcissement et de protection des modèles
  • Garantir l'intégrité et la fiabilité des modèles

Stratégies de résilience pour les systèmes Edge AI

  • Conception d'architectures Edge AI tolérantes aux pannes
  • Détection d'anomalies pilotée par l'IA pour les failles de sécurité
  • Mécanismes automatisés de réponse aux menaces

Sécurisation de la liaison Edge-to-Cloud Communication

  • Mise en œuvre de protocoles de communication sécurisés
  • Confidentialité des données et apprentissage fédéré Edge AI
  • Garantir la conformité avec les normes de sécurité du secteur

Tendances futures et meilleures pratiques en matière de sécurité Edge AI

  • Cybersécurité alimentée par l'IA pour l'informatique de pointe
  • Menaces émergentes et stratégies de sécurité en évolution
  • Considérations éthiques sur la sécurité de l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension avancée des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
  • Expérience des principes de cybersécurité et des techniques de cryptage
  • Familiarité avec les environnements IoT et Edge computing.

Audience

  • Professionnels de la cybersécurité
  • Ingénieurs en IA
  • Développeurs IoT
 21 Heures

Nombre de participants


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