Schița de curs

Introducere în AI Care Păstrează Confidențialitatea

  • Principiile de bază ale confidențialității datelor în aplicațiile mobile
  • Motoarele reglementare pentru AI pe dispozitiv
  • Beneficiile și limitările procesării locale

Înțelegerea Nano Banana pentru Confidențialitate pe Dispozitiv

  • Arhitectura modelului Nano Banana
  • Proprietăți de securitate și căi de execuție locale
  • Platforme suportate și modele de integrare mobile

Tehnici de Manipulare a Datelor și Procesare Locală

  • Colectarea și stocarea securizată a datelor sensibile pe dispozitiv
  • Minimizarea expunerii datelor folosind inferența locală
  • Strategii de anonimizare și pseudonimizare

Implementarea Funcțiilor de AI Care Păstrează Confidențialitatea

  • Crearea de funcții conduse de AI fără a transmite datele utilizatorilor
  • Proiectarea fluxurilor de lucru conformabile pentru sănătate, finanțe sau conformitate
  • Asigurarea izolării datelor între componentele aplicației

Considerații de Securitate pentru Modelele pe Dispozitiv

  • Protejarea modelelor împotriva extragerii sau manipulării
  • Sandboxing securizat și gestionarea permisiunilor
  • Modelarea amenințărilor pentru sistemele de AI mobile

Conformitate și Aliniere Reglementară

  • Înțelegerea implicațiilor GDPR, HIPAA și ale sectorului financiar
  • Documentarea abordărilor de confidențialitate prin design
  • Menținerea auditabilității fără a compromite datele utilizatorilor

Testarea și Validarea Garantiilor de Confidențialitate

  • Testarea fluxurilor de lucru pentru scurgeri neintenționate de date
  • Evaluarea compromisurilor între acuratețe și confidențialitate
  • Validare continuă în cadrul actualizărilor aplicației

Implementarea și Întreținerea Aplicațiilor de AI Axate pe Confidențialitate

  • Gestionarea actualizărilor modelelor pe dispozitiv
  • Monitorizarea performanței și conformității în timp
  • Asigurarea viabilității aplicațiilor în fața reglementărilor în evoluție

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea dezvoltării mobile sau a aplicațiilor
  • Experiență cu Python, Kotlin sau Swift
  • Familiaritate de bază cu concepte de AI sau învățare automată

Publicul Țintă

  • Echipe din întreprinderi
  • Oficiali de conformitate
  • Dezvoltatori care construiesc aplicații sensibile
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite