Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в ИИ, запазващ поверителността

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

Разбиране на Nano Banana за поверителност на устройство

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

Техники за обработка на данни и локална обработка

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

Внедряване на функции на ИИ, запазващи поверителността

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

Съображения за сигурност за модели на устройство

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

Съответствие и регулаторно подравняване

  • Разбиране на последиците от GDPR, HIPAA и тези за финансовия сектор
  • Документиране на подходи за поверителност по проект
  • 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
  • Оценяване на компромисите между точност и поверителност
  • Непрекъснато валидиране при актуализации на приложението

Внедряване и поддръжка на ИИ приложения, фокусирани върху поверителността

  • Управление на актуализациите на модели на устройство
  • Наблюдение на производителността и съответствието с времето
  • Осигуряване на бъдеща съвместимост на приложенията спрямо развиващите се регулации

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на разработката на мобилни или други приложения
  • Опит с Python, Kotlin или Swift
  • Основна запознатост с концепциите за ИИ или машинно обучение

Аудитория

  • Корпоративни екипи
  • Служители по съответствие
  • Разработчици, изграждащи чувствителни приложения
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории