Security and Privacy in Edge AI

• 了解 AI 和机器学习概念
• 网络安全原理的基本知识
• 有编程语言经验（Python 推荐）

观众

• 网络安全专业人员
• 系统管理员
• 人工智能伦理研究人员

Security and Privacy in Edge AI 专注于解决与在边缘设备上部署 AI 模型相关的安全和隐私问题。本课程涵盖保护边缘设备、降低潜在风险和解决使用边缘 AI 时的道德考虑的最佳实践。参与者将获得增强边缘 AI 应用程序的安全性和隐私性所需的实用知识和技能。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望保护和合乎道德地部署边缘 AI 解决方案的中级网络安全专业人员、系统管理员和 AI 伦理研究人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 中的安全和隐私挑战。
• 实施保护边缘设备和数据的最佳实践。
• 制定策略以降低边缘 AI 部署中的安全风险。
• 解决道德考虑并确保遵守法规。
• 对边缘 AI 应用程序进行安全评估和审计。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

Security and Privacy in Edge AI 简介

• 边缘 AI 概述及其独特的安全和隐私挑战
• 边缘和云安全之间的主要区别
• 边缘 AI 安全的当前趋势和新出现的威胁
• 真实世界的案例研究和事件

保护边缘设备

• 保护边缘硬件的最佳实践
• 实现安全启动和硬件信任根
• 保护边缘设备上的静态数据和传输中的数据
• 安全边缘设备部署案例研究

边缘 AI 中的数据隐私

• 确保边缘 AI 应用程序中的数据隐私
• 数据匿名化和加密技术
• 隐私保护机器学习技术
• 以隐私为中心的边缘 AI 应用程序案例研究

威胁检测和缓解

• 识别边缘 AI 中的潜在威胁和漏洞
• 实施入侵检测和防御系统
• 实时威胁监控和响应
• 威胁检测和缓解的实践练习

身份验证和 Access 控制

• 为边缘设备实施强大的身份验证机制
• 管理访问控制和用户权限
• 保护 API 和通信通道
• 实际实例和案例研究

边缘 AI 中的道德考量

• 了解边缘 AI 部署中的道德挑战
• 解决 AI 模型中的偏见和公平性问题
• 确保透明度和问责制
• 遵守道德准则和法规

法规遵从性

• 相关法规和标准概述（GDPR、HIPAA 等）
• 确保边缘 AI 部署的合规性
• 进行安全和隐私审计
• 边缘 AI 法规遵从性案例研究

性能和安全权衡

• 平衡边缘 AI 应用程序的性能和安全性
• 在不影响性能的情况下优化安全性的技术
• 用于安全边缘 AI 开发的工具和框架
• 实际实例和案例研究

事件响应和恢复

• 为边缘 AI 应用程序制定事件响应计划
• 进行安全漏洞调查
• 实施恢复战略和业务连续性计划
• 事件响应实践练习

安全评估和审计

• 对边缘 AI 进行全面的安全评估
• 安全审计的工具和方法
• 识别和解决安全漏洞
• 实际实例和案例研究

创新 Use Case 和应用

• 边缘 AI 中的高级安全应用程序
• 安全边缘 AI 部署的深入案例研究
• 成功案例和经验教训
• 边缘 AI 安全的未来趋势和机遇

动手项目和练习

• 对边缘 AI 应用程序进行安全评估
• 真实世界的项目和场景
• 协作小组练习
• 项目演示和反馈

摘要和后续步骤