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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)

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