Đề cương khóa học

Giới thiệu về Bảo mật và Riêng tư trong Edge AI

  • Tổng quan về Edge AI và các thách thức bảo mật và riêng tư đặc biệt
  • Các khác biệt chính giữa bảo mật trên Edge và trên Cloud
  • Xu hướng hiện tại và các mối đe dọa mới nổi trong bảo mật Edge AI
  • Các trường hợp thực tế và sự cố

Bảo mật Thiết bị Edge

  • Các thông lệ tốt nhất để bảo mật phần cứng Edge
  • Triển khai khởi động an toàn và gốc tin cậy phần cứng
  • Bảo vệ dữ liệu ở trạng thái ngừng hoạt động và trong quá trình truyền trên các thiết bị Edge
  • Các trường hợp triển khai thiết bị Edge an toàn

Riêng tư dữ liệu trong Edge AI

  • Đảm bảo riêng tư dữ liệu trong các ứng dụng Edge AI
  • Các kỹ thuật để làm ẩn danh và mã hóa dữ liệu
  • Các kỹ thuật học máy bảo vệ riêng tư
  • Các trường hợp ứng dụng Edge AI tập trung vào riêng tư

Phát hiện và Phòng ngừa Mối đe dọa

  • Nhận diện các mối đe dọa và lỗ hổng tiềm ẩn trong Edge AI
  • Triển khai hệ thống phát hiện và phòng ngừa xâm nhập
  • Giám sát và phản ứng với mối đe dọa thời gian thực
  • Các bài tập thực hành về phát hiện và phòng ngừa mối đe dọa

Xác thực và Kiểm soát Truy cập

  • Triển khai các cơ chế xác thực mạnh mẽ cho các thiết bị Edge
  • Quản lý kiểm soát truy cập và quyền hạn người dùng
  • Bảo mật API và kênh giao tiếp
  • Các ví dụ thực tế và trường hợp

Các Nhận xét Đạo đức trong Edge AI

  • Hiểu các thách thức đạo đức trong việc triển khai Edge AI
  • Đối phó với sự thiên vị và công bằng trong các mô hình AI
  • Đảm bảo sự minh bạch và trách nhiệm
  • Tuân thủ các hướng dẫn và quy định đạo đức

Tuân thủ Quy định

  • Tổng quan về các quy định và tiêu chuẩn liên quan (GDPR, HIPAA, v.v.)
  • Đảm bảo tuân thủ trong các triển khai Edge AI
  • Thực hiện các kiểm tra bảo mật và riêng tư
  • Các trường hợp tuân thủ quy định trong Edge AI

Thương lượng Hiệu suất và Bảo mật

  • Cân bằng hiệu suất và bảo mật trong các ứng dụng Edge AI
  • Các kỹ thuật để tối ưu hóa bảo mật mà không ảnh hưởng đến hiệu suất
  • Các công cụ và khung để phát triển Edge AI an toàn
  • Các ví dụ thực tế và trường hợp

Phản ứng và Khôi phục Sau Sự cố

  • Phát triển kế hoạch phản ứng sau sự cố cho các ứng dụng Edge AI
  • Thực hiện điều tra vi phạm bảo mật
  • Triển khai các chiến lược khôi phục và kế hoạch tiếp tục hoạt động kinh doanh
  • Các bài tập thực hành về phản ứng sau sự cố

Đánh giá và Kiểm tra Bảo mật

  • Thực hiện đánh giá bảo mật toàn diện cho Edge AI
  • Các công cụ và phương pháp cho kiểm tra bảo mật
  • Nhận diện và đối phó với các lỗ hổng bảo mật
  • Các ví dụ thực tế và trường hợp

Các Trường hợp ứng dụng và Ứng dụng Tích hợp

  • Các ứng dụng bảo mật tiên tiến trong Edge AI
  • Các trường hợp nghiên cứu sâu về triển khai Edge AI an toàn
  • Các câu chuyện thành công và bài học học được
  • Các xu hướng và cơ hội tương lai trong bảo mật Edge AI

Các Dự án và Bài tập Thực hành

  • Thực hiện đánh giá bảo mật cho một ứng dụng Edge AI
  • Các dự án và kịch bản thực tế
  • Các bài tập nhóm hợp tác
  • Trình bày dự án và phản hồi

Tóm lược và Các bước tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết về các khái niệm AI và machine learning
  • Kiến thức cơ bản về nguyên tắc bảo mật mạng
  • Kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình (khuyến nghị sử dụng Python)

Đối tượng học viên

  • Các chuyên gia bảo mật mạng
  • Các quản trị hệ thống
  • Các nhà nghiên cứu về đạo đức AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories