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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