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課程簡介
邊緣AI安全概論
- 邊緣AI安全挑戰概述
- 威脅格局:針對邊緣裝置的網路攻擊
- 法規遵循與安全框架
邊緣AI的加密與驗證
- 用於安全AI模型的資料加密技術
- 硬體級安全:TPM與安全飛地
- 實施強健的身份驗證與存取控制
安全的AI模型部署與保護
- 防止針對AI模型的對抗性攻擊
- 模型混淆與保護技術
- 確保模型的完整性與可信度
邊緣AI系統的韌性策略
- 設計容錯的邊緣AI架構
- 利用AI驅動異常偵測發現安全漏洞
- 自動化威脅回應機制
安全的邊緣至雲端通訊
- 實施安全的通訊協定
- Edge AI中的資料隱私與聯邦學習
- 確保符合產業安全標準
邊緣AI安全的未來趨勢與最佳實踐
- 用於邊緣運算的AI驅動資安
- 新興威脅與演進中的安全策略
- AI安全中的倫理考量
總結與後續步驟
最低要求
- 對AI和機器學習概念有深入的理解
- 具備資安原則與加密技術的實務經驗
- 熟悉物聯網與邊緣運算環境
受眾
- 資安專業人員
- AI工程師
- 物聯網開發者
21 小時
客戶評論 (3)
經驗分享,這是教師的訣竅和寶貴之處。
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