Struttura del corso

Introduzione a Security and Privacy in Edge AI

  • Panoramica dell'Edge AI e delle sue sfide uniche in termini di sicurezza e privacy
  • Principali differenze tra la sicurezza edge e cloud
  • Tendenze attuali e minacce emergenti nella sicurezza dell'Edge AI
  • Casi di studio e incidenti del mondo reale

Protezione dei dispositivi periferici

  • Best practice per la protezione dell'hardware perimetrale
  • Implementazione dell'avvio protetto e della radice di attendibilità hardware
  • Protezione dei dati inattivi e in transito sui dispositivi periferici
  • Casi di studio di implementazioni sicure di dispositivi edge

Privacy dei dati in Edge AI

  • Garantire la privacy dei dati nelle applicazioni Edge AI
  • Tecniche per l'anonimizzazione e la crittografia dei dati
  • Tecniche di machine learning per la tutela della privacy
  • Casi di studio di applicazioni Edge AI incentrate sulla privacy

Rilevamento e mitigazione delle minacce

  • Identificazione di potenziali minacce e vulnerabilità nell'Edge AI
  • Implementazione di sistemi di rilevamento e prevenzione delle intrusioni
  • Monitoraggio e risposta alle minacce in tempo reale
  • Esercitazioni pratiche di rilevamento e mitigazione delle minacce

Autenticazione e controllo Access

  • Implementazione di solidi meccanismi di autenticazione per i dispositivi perimetrali
  • Gestione del controllo degli accessi e delle autorizzazioni degli utenti
  • Protezione delle API e dei canali di comunicazione
  • Esempi pratici e casi di studio

Considerazioni etiche nell'Edge AI

  • Comprendere le sfide etiche nelle implementazioni di Edge AI
  • Affrontare i pregiudizi e l'equità nei modelli di IA
  • Garantire la trasparenza e la responsabilità
  • Rispetto delle linee guida e dei regolamenti etici

Conformità normativa

  • Panoramica delle normative e degli standard pertinenti (GDPR, HIPAA, ecc.)
  • Garantire la conformità nelle implementazioni di Edge AI
  • Conduzione di audit di sicurezza e privacy
  • Casi di studio di conformità normativa nell'Edge AI

Compromessi in termini di prestazioni e sicurezza

  • Bilanciare prestazioni e sicurezza nelle applicazioni Edge AI
  • Tecniche per ottimizzare la sicurezza senza compromettere le prestazioni
  • Strumenti e framework per lo sviluppo sicuro dell'Edge AI
  • Esempi pratici e casi di studio

Risposta agli incidenti e ripristino

  • Sviluppo di piani di risposta agli incidenti per le applicazioni di intelligenza artificiale edge
  • Condurre indagini sulle violazioni della sicurezza
  • Implementazione di strategie di ripristino e piani di continuità operativa
  • Esercitazioni pratiche di risposta agli incidenti

Valutazioni e controlli di sicurezza

  • Condurre valutazioni di sicurezza complete per l'Edge AI
  • Strumenti e metodologie per il controllo della sicurezza
  • Identificare e affrontare le lacune di sicurezza
  • Esempi pratici e casi di studio

Use Case e applicazioni innovative

  • Applicazioni di sicurezza avanzate nell'Edge AI
  • Casi di studio approfonditi di implementazioni sicure di Edge AI
  • Storie di successo e lezioni apprese
  • Tendenze e opportunità future nella sicurezza dell'Edge AI

Progetti pratici ed esercizi

  • Esecuzione di una valutazione della sicurezza per un'applicazione Edge AI
  • Progetti e scenari del mondo reale
  • Esercizi collaborativi di gruppo
  • Presentazioni e feedback dei progetti

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Comprensione dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
  • Conoscenza di base dei principi di cybersecurity
  • Esperienza con i linguaggi di programmazione (Python consigliato)

Pubblico

  • Professionisti della sicurezza informatica
  • Amministratori di sistema
  • Ricercatori di etica dell'IA
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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