Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în AI care păstrează intimitatea

  • Principiile fundamentale ale confidențialității datelor în aplicațiile mobile.
  • Motivațiile reglementative pentru AI on-device.
  • Beneficiile și limitările procesării locale.

Înțelegerea Nano Banana pentru confidențialitate on-device

  • Arhitectura modelului Nano Banana.
  • Proprietățile de securitate și rutele de execuție locală.
  • Platformele suportate și pattern-urile de integrare mobilă.

Manipularea datelor și tehnici de procesare locală

  • Colecția și stocarea securizată a datelor sensibile pe dispozitiv.
  • Minimizarea expunerii datelor prin intermediul inferenței locale.
  • Strategii de anonimizare și pseudonimizare.

Implementarea funcționalităților de AI care protejează intimitatea

  • Crearea de funcționalități susținute de AI, fără transmiterea datelor utilizatorilor.
  • Design-ul de workflows gata de utilizare în sănătate, finanțe sau conformitate.
  • Asigurarea izolării datelor între componentele aplicației.

Aspecte de securitate pentru modelele on-device

  • Protecția modelelor împotriva extragerii sau a manipulării.
  • Sandboxing securizat și managementul permisiunilor.
  • Modelarea amenințărilor pentru sistemele de AI mobile.

Conformitate și aliniere reglementativă

  • Înțelegerea implicațiilor GDPR, HIPAA și a reglementărilor din sectorul financiar.
  • Documentarea abordărilor de „privacy-by-design”.
  • Menținerea auditabilității fără a compromite datele utilizatorilor.

Testarea și validarea garanțiilor de confidențialitate

  • Testarea workflow-urilor pentru a detecta scurgerile de date nedorite.
  • Evaluarea compromisurilor dintre acuratețe și confidențialitate.
  • Validare continuă de-a lungul actualizărilor aplicației.

Implementarea și întreținerea aplicațiilor de AI orientate spre confidențialitate

  • Managementul actualizărilor modelelor on-device.
  • Monitorizarea performanței și a conformității pe termen lung.
  • Pregătirea aplicațiilor pentru reglementările care se schimbă în timp.

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegerea dezvoltării mobile sau a dezvoltării de aplicații.
  • Experiență cu Python, Kotlin sau Swift.
  • Familiarizare de bază cu conceptele de AI sau machine learning.

Audiență

  • Echipe enterprise.
  • Ofițeri de conformitate.
  • Dezvoltatori care creează aplicații sensibile.
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite