課程簡介

介绍Edge AI安全

  • Edge AI安全挑战概述
  • 威胁态势:针对边缘设备的网络攻击
  • 监管合规和安全框架

Edge AI的加密和认证

  • 用于安全AI模型的数据加密技术
  • 基于硬件的安全性:TPM和安全区域
  • 实施强身份验证和访问控制

安全AI模型的部署和保护

  • 防止对AI模型的对抗攻击
  • 模型混淆和保护的技术
  • 确保模型的完整性和可信度

Edge AI系统的弹性策略

  • 设计容错Edge AI架构
  • 用于安全漏洞的AI驱动异常检测
  • 自动化威胁响应机制

安全的边缘到云Communication

  • 实施安全的通信协议
  • Edge AI中的数据隐私和联邦学习
  • 确保遵守行业安全标准

Edge AI安全的未来趋势和最佳实践

  • 针对边缘计算的AI驱动的网络安全
  • 新兴威胁和不断发展的安全策略
  • AI安全中的伦理考虑

总结和结论

最低要求

  • 對人工智慧和機器學習概念的深入了解
  • 熟悉網絡安全原則和加密技術
  • 熟悉IoT和邊緣計算環境

觀眾

  • 網絡安全專業人士
  • 人工智慧工程師
  • 物聯網開發人員
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

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