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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