Свържете се с нас
 Продължителност 14 часa

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в ИИ, запазващ поверителността

  • Основни принципи на поверителността на данните в мобилните приложения
  • Регулаторни двигатели за ИИ на устройството
  • Предимства и ограничения на локалната обработка

Разбиране на Nano Banana за поверителност на устройството

  • Архитектура на модела Nano Banana
  • Свойства за сигурност и локални пътища за изпълнение
  • Поддържани платформи и модели за мобилна интеграция

Обработка на данни и техники за локална обработка

  • Сигурно събиране и съхранение на чувствителни данни на устройството
  • Минимизиране на излагането на данни чрез локално извеждане
  • Стратегии за анонимизиране и псевдонимизиране

Внедряване на функции за ИИ, запазващи поверителността

  • Създаване на функции, управлявани от ИИ, без предаване на потребителски данни
  • Проектиране на работни потоци, готови за здравеопазване, финанси или съответствие
  • Осигуряване на изолация на данните между компонентите на приложението

Съображения за сигурност на моделите на устройството

  • Защита на моделите от извличане или подправяне
  • Сигурно пясъчно изолиране и управление на разрешенията
  • Моделиране на заплахи за мобилни ИИ системи

Съответствие и регулаторно съгласуване

  • Разбиране на последиците от GDPR, HIPAA и финансовия сектор
  • Документиране на подходи за поверителност при проектирането
  • Поддържане на възможност за одит без компрометиране на потребителските данни

Тестване и валидиране на гаранциите за поверителност

  • Тестване на работни потоци за непреднамерено изтичане на данни
  • Оценка на компромисите между точност и поверителност
  • Непрекъснато валидиране при актуализации на приложението

Внедряване и поддръжка на ИИ приложения, ориентирани към поверителността

  • Управление на актуализациите на моделите на устройството
  • Наблюдение на производителността и съответствието във времето
  • Бъдеща устойчивост на приложенията спрямо променящите се регулации

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на мобилна или приложна разработка
  • Опит с Python, Kotlin или Swift
  • Основна запознатост с концепциите за ИИ или машинно обучение

Аудитория

  • Корпоративни екипи
  • Служители по съответствието
  • Разработчици, изграждащи чувствителни приложения

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории