План на курса

Въведение в защита на личната информация с използване на ИИ

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

Разбиране на Nano Banana за защита на личната информация

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

Обработка на данни и локални техники

  • Събиране и съхраняване на чувствителни данни в сигурност на устройството
  • Минимизиране на разкриването на данни чрез локално извършване на инференции
  • Стратегии за анонимизация и псевдоними

Имплементация на функции за защита на личната информация с използване на ИИ

  • Създаване на функции, драйвани от ИИ, без предаване на потребителски данни
  • Проектиране на работни потоци, готови за здравно осигуряване, финанси или съответствие с регулаторни изисквания
  • Гарантиране на изолацията на данните между компонентите на приложението

Разглеждане на сигурността за локални модели

  • Защита на моделите от извличане или подмена
  • Сигурна песендиска среда и управление на разрешенията
  • Моделиране на угрози за мобилни системи с ИИ

Съответствие и регулаторно подравняване

  • Разбиране на последствията на GDPR, HIPAA и финансовите сектори
  • Документиране на подходи за защита на личната информация при проектирането
  • Поддържане на аудитабилността без компрометиране на потребителските данни

Тестване и валидиране на гаранциите за защита на личната информация

  • Тестване на работни потоци за непредвидено разкриване на данни
  • Оценка на компромиса между точността и защитата на личната информация
  • Постоянна валидиране при обновяването на приложението

Разглеждане и поддържане на приложения с фокус на защитата на личната информация

  • Управление на обновленията на моделите на устройството
  • Мониторинг на производителността и съответствието по време
  • Подготвяне на приложения за бъдещите регулаторни промени

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на разработването на мобилни или приложения
  • Опит с Python, Kotlin или Swift
  • Основна познаване на концепции за ИИ или машинно учение

Целева група

  • Екипи в предприятията
  • Съответствени лица за съответствие с регулаторни изисквания
  • Разработчици, които разработват чувствителни приложения
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории