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課程簡介

隱私保護 AI 簡介

  • 行動應用程式中數據隱私的核心原則
  • 驅動端側 AI 發展的監管因素
  • 本地處理的優勢與局限

認識用於端側隱私保護的 Nano Banana

  • Nano Banana 模型架構
  • 安全特性與本地執行路徑
  • 支援的平台及移動端整合模式

數據處理與本地處理技術

  • 在裝置上安全地收集和存儲敏感數據
  • 利用本地推理最小化數據暴露
  • 匿名化與偽名化策略

實施隱私保護型 AI 功能

  • 在無需傳輸用戶數據的情況下創建 AI 驅動功能
  • 設計符合醫療、金融或合規要求的工作流程
  • 確保應用各組件間的數據隔離

端側模型的安全考量

  • 保護模型免受提取或篡改
  • 安全沙盒與權限管理
  • 移動 AI 系統的威脅建模

合規與監管對齊

  • 理解 GDPR、HIPAA 及金融行業影響
  • 記錄隱私設計(Privacy-by-Design)方法
  • 在保障審計能力的同時不損害用戶數據

測試與驗證隱私保證

  • 測試工作流程以防止意外的數據洩露
  • 評估準確性與隱私之間的權衡
  • 跨應用更新的持續驗證

隱私重視型 AI 應用的部署與維護

  • 管理端側模型的更新
  • 長期監測性能與合規狀態
  • 使應用為不斷變化的法規做好準備

總結與下一步行動

最低要求

  • 了解移動端或應用程式開發
  • 具備 Python、Kotlin 或 Swift 開發經驗
  • 對 AI 或機器學習概念有基本認識

目標受眾

  • 企業團隊
  • 合規官員
  • 開發敏感應用程式的開發人員
 14 小時

客戶評論 (1)

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