Struttura del corso

Introduzione alla Sicurezza e alla Privacy nell'Edge AI

  • Panoramica sull'Edge AI e i suoi sfide uniche di sicurezza e privacy
  • Differenze chiave tra la sicurezza edge e cloud
  • Tendenze attuali e minacce emergenti nella sicurezza Edge AI
  • Studi di caso reali ed incidenti

Sicurezza degli Dispositivi Edge

  • Migliori pratiche per la sicurezza dell'hardware edge
  • Implementazione del boot sicuro e root di fiducia hardware
  • Protezione dei dati inattivi e in transito sui dispositivi edge
  • Studi di caso di distribuzioni sicure di dispositivi edge

Privacy dei Dati nell'Edge AI

  • Garanzia della privacy dei dati nelle applicazioni Edge AI
  • Tecniche per l'anonymizzazione e la crittografia dei dati
  • Tecniche di machine learning che preservano la privacy
  • Studi di caso di applicazioni Edge AI focalizzate sulla privacy

Rilevamento e Mitigazione delle Minacce

  • Identificare potenziali minacce e vulnerabilità nell'Edge AI
  • Implementazione di sistemi di rilevamento e prevenzione intrusioni
  • Monitoraggio delle minacce in tempo reale e risposta
  • Esercizi pratici nel rilevamento e mitigazione delle minacce

Autenticazione e Controllo degli Accessi

  • Implementazione di meccanismi robusti di autenticazione per dispositivi edge
  • Gestione del controllo degli accessi e dei permessi utente
  • Sicurezza delle API e dei canali di comunicazione
  • Esempi pratici e studi di caso

Considerazioni Etiche nell'Edge AI

  • Comprendere i problemi etici nella distribuzione dell'Edge AI
  • Affrontare il bias e la fairness nei modelli di IA
  • Garantire trasparenza e responsabilità
  • Conformità alle linee guida etiche ed alle regolamentazioni

Conformità Regulatoria

  • Panoramica delle normative e standard rilevanti (GDPR, HIPAA, ecc.)
  • Garantire la conformità nelle distribuzioni Edge AI
  • Condurre valutazioni di sicurezza e privacy
  • Studi di caso sulla conformità regulatoria nell'Edge AI

Comprimessi 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 studi di caso

Risposta alle Incidenti e Recuperazione

  • Sviluppare piani di risposta agli incidenti per le applicazioni Edge AI
  • Condurre indagini sulle violazioni della sicurezza
  • Implementare strategie di recupero e piani di continuità aziendale
  • Esercizi pratici nella risposta agli incidenti

Valutazioni e Revisioni della Sicurezza

  • Condurre valutazioni di sicurezza complete per l'Edge AI
  • Strumenti e metodologie per la revisione della sicurezza
  • Identificare ed affrontare le lacune di sicurezza
  • Esempi pratici e studi di caso

Usi Innovativi e Applicazioni

  • Applicazioni avanzate di sicurezza nell'Edge AI
  • Studi di caso approfonditi delle distribuzioni sicure dell'Edge AI
  • Success Stories e insegnamenti appresi
  • Tendenze future ed opportunità nella sicurezza Edge AI

Progetti e Esercizi Pratici

  • Condurre una valutazione di sicurezza per un'applicazione Edge AI
  • Progetti reali e scenari
  • Esercizi collaborativi in gruppo
  • Presentazioni dei progetti e feedback

Riepilogo e Passaggi Successivi

Requisiti

  • Comprendere i concetti di IA e machine learning
  • Nozioni di base dei principi della ciber Sicurezza
  • Esperienza con linguaggi di programmazione (si raccomanda Python)

Pubblico

  • Professionisti della sicurezza cibernetica
  • Amministratori di sistema
  • Ricerca etica sull'IA
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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