Intrati in legatura
 Durata 14 ore

Schița de curs

Introducere în AI care protejează confidențialitatea

  • Principii de bază ale confidențialității datelor în aplicațiile mobile
  • Factori de reglementare pentru AI on-device
  • Beneficiile și limitările procesării locale

Înțelegerea Nano Banana pentru confidențialitatea on-device

  • Arhitectura modelului Nano Banana
  • Proprietăți de securitate și căi de execuție locală
  • Platforme acceptate și modele de integrare mobile

Gestionarea datelor și tehnici de procesare locală

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

Implementarea funcționalităților AI care protejează confidențialitatea

  • Crearea de funcționalități bazate pe AI fără a transmite datele utilizatorilor
  • Proiectarea de fluxuri de lucru pregătite pentru domeniul medical, financiar sau de conformitate
  • Asigurarea izolării datelor între componentele aplicației

Considerații de securitate pentru modelele on-device

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

Conformitate și aliniere la reglementări

  • Înțelegerea implicațiilor GDPR, HIPAA și ale sectorului financiar
  • Documentarea abordărilor privacy-by-design
  • Menținerea auditabilității fără a compromite datele utilizatorilor

Testarea și validarea garanțiilor de confidențialitate

  • Testarea fluxurilor de lucru pentru scurgeri neintenționate de date
  • Evaluarea compromisurilor dintre acuratețe și confidențialitate
  • Validare continuă pe parcursul actualizărilor aplicației

Implementarea și întreținerea aplicațiilor AI axate pe confidențialitate

  • Gestionarea actualizărilor modelelor on-device
  • Monitorizarea performanței și a conformității în timp
  • Pregătirea aplicațiilor pentru reglementările în evoluție

Rezumat și pașii următori

Cerințe

  • Înțelegerea dezvoltării mobile sau a aplicațiilor
  • Experiență cu Python, Kotlin sau Swift
  • Familiaritate de bază cu conceptele AI sau machine learning

Public țintă

  • Echipe enterprise
  • Ofițeri de conformitate
  • Dezvoltatori care construiesc aplicații sensibile

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite