感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯