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 課程時長 14 時間:

課程簡介

隱私保護 AI 的介紹

  • 行動應用中數據隱私的核心原則
  • 端側 AI 的監管驅動因素
  • 本地處理的優勢與侷限

了解用於端側隱私的 Nano Banana

  • Nano Banana 模型架構
  • 安全屬性和本地執行路徑
  • 支持的移動平台和整合模式

數據處理和本地處理技術

  • 在裝置上安全地收集和存儲敏感數據
  • 使用本地推理最小化數據暴露
  • 匿名化和假名化策略

實施隱私保護 AI 功能

  • 創建無需傳輸用戶數據的 AI 驅動功能
  • 設計醫療、金融或合規準備就緒的工作流程
  • 確保應用各組件間的數據隔離

端側模型的安全考慮

  • 保護模型免遭提取或篡改
  • 安全沙箱和權限管理
  • 行動 AI 系統的威脅建模

合規和監管對齊

  • 理解 GDPR、HIPAA 和金融行業的影響
  • 記錄隱私設計方法
  • 在不損害用戶數據的前提下保持審計能力

測試和驗證隱私保證

  • 測試工作流程以發現非預期的數據洩露
  • 評估準確性與隱私之間的權衡
  • 跨應用更新的持續驗證

隱私關注 AI 應用的部署和維護

  • 管理端側模型更新
  • 長期監控性能和合規性
  • 為不斷變化的法規做應用程序的前瞻性設計

總結和下一步

最低要求

  • 對行動或應用開發的理解
  • 擁有 Python、Kotlin 或 Swift 的經驗
  • 對 AI 或機器學習概念的基本熟悉

目標受眾

  • 企業團隊
  • 合規官
  • 開發敏感應用程序的開發者

客戶評論 (1)

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