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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