План на курса

Въведение в защитата на личните данни с ИИ

  • Основни принципи за защита на данните в мобилни приложения
  • Регулаторни причини за локален ИИ
  • Преимущества и ограничения на локалната обработка

Разбиране на Nano Banana за защита на личните данни в локален режим

  • Архитектура на моделите на Nano Banana
  • Сигурност и пътища за локално изпълнение
  • Поддържани платформи и модели на интеграция в мобилни приложения

Обработка и техники за локална обработка на данни

  • Събиране и съхраняване на чувствителни данни сигурно в локален режим
  • Минимизиране на разкриването на данни чрез локална инференция
  • Стратегии за анонимизация и псевдонимизация

Имплементация на функции с защита на личните данни

  • Създаване на функции, драйвани от ИИ, без пренос на потребителски данни
  • Проектиране на работни процеси, готови за здравеопазване, финанси или съответствие с регулации
  • Гарантиране на изолацията на данните между компонентите на приложението

Сигурност за локални модели

  • Защита на моделите от изваждане или първопричини
  • Сигурна песочница и управление на разрешения
  • Моделироване на угрози за мобилни ИИ системи

Съответствие с регулации и регулиране

  • Разбиране на GDPR, HIPAA и имплицитациите за финансовия сектор
  • Документиране на подходи, фокусирани върху защитата на личните данни
  • Поддържане на аудитабилност без компрометиране на потребителските данни

Тестване и валидиране на гаранциите за защита на личните данни

  • Тестуване на работни процеси за непреднамерено разкриване на данни
  • Оценка на компромисите между точността и защитата на личните данни
  • Непрекъснато валидиране по време на обновяването на приложението

Разпространение и поддръжка на приложения с фокус на защитата на личните данни

  • Управление на обновяванията на моделите в локален режим
  • Мониторинг на производителността и съответствието с регулации по време
  • Подготовка за бъдещите регулации

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране за разработването на мобилни приложения или приложения в общия смисъл
  • Опит с Python, Kotlin или Swift
  • Основна запознаност с концепции на ИИ или машинно обучение

Публика

  • Команди в предприятията
  • Отговорни лица за съответствие
  • Разработчици, строящи чувствителни приложения
 14 Часове

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории