Kurzusleírás

Bevezetés a Edge AI biztonságba

  • A Edge AI biztonsági kihívások áttekintése
  • Veszélyhelyzet: kibertámadások szélső eszközökön
  • Szabályozási megfelelőség és biztonsági keretek

Titkosítás és hitelesítés a Edge AI számára

  • Adattitkosítási technikák biztonságos mesterséges intelligencia modellekhez
  • Hardver alapú biztonság: TPM és biztonságos enklávé
  • Erős hitelesítés és hozzáférés-szabályozás megvalósítása

Biztonságos AI-modell bevezetése és védelme

  • Az AI modellek elleni ellenséges támadások megelőzése
  • A modell homályosításának és védelmének technikái
  • A modell integritásának és megbízhatóságának biztosítása

Rugalmassági stratégiák Edge AI rendszerekhez

  • Hibatűrő Edge AI architektúrák tervezése
  • MI által vezérelt anomália-észlelés a biztonsági résekhez
  • Automatizált fenyegetés-reagálási mechanizmusok

Secure Edge-to-Cloud Communication

  • Biztonságos kommunikációs protokollok megvalósítása
  • Adatvédelem és egyesített tanulás itt: Edge AI
  • Az ipari biztonsági szabványoknak való megfelelés biztosítása

Jövőbeli trendek és legjobb gyakorlatok a Edge AI biztonság területén

  • AI-alapú kiberbiztonság az élvonalbeli számítástechnikához
  • Újonnan felmerülő fenyegetések és fejlődő biztonsági stratégiák
  • Etikai megfontolások a mesterséges intelligencia biztonságában

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az AI és a gépi tanulási koncepciók haladó ismerete
  • Kiberbiztonsági elvekkel és titkosítási technikákkal kapcsolatos tapasztalat
  • IoT és Edge számítási környezetek ismerete

Közönség

  • Kiberbiztonsági szakemberek
  • AI mérnökök
  • IoT fejlesztők
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák