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Schulungsübersicht
Einleitung zu Security and Privacy in Edge AI
- Überblick über Edge-KI und ihre einzigartigen Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz
- Hauptunterschiede zwischen Edge- und Cloud-Sicherheit
- Aktuelle Trends und aufkommende Bedrohungen im Bereich der Edge-KI-Sicherheit
- Fallstudien und Vorfälle aus der Praxis
Absicherung von Edge-Geräten
- Bewährte Verfahren zur Sicherung von Edge-Hardware
- Implementierung eines sicheren Bootvorgangs und einer vertrauenswürdigen Hardware-Root of Trust
- Schutz von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung auf Edge-Geräten
- Fallstudien zu sicheren Edge-Geräte-Implementierungen
Datenschutz bei Edge AI
- Sicherstellung des Datenschutzes in Edge-KI-Anwendungen
- Techniken zur Anonymisierung und Verschlüsselung von Daten
- Techniken zur Wahrung der Privatsphäre beim maschinellen Lernen
- Fallstudien zu datenschutzorientierten Edge-KI-Anwendungen
Erkennung und Eindämmung von Bedrohungen
- Identifizierung potenzieller Bedrohungen und Schwachstellen in Edge AI
- Implementierung von Systemen zur Erkennung und Verhinderung von Eindringlingen
- Überwachung von Bedrohungen in Echtzeit und Reaktion darauf
- Praktische Übungen zur Bedrohungserkennung und -abwehr
Authentifizierung und Access-Kontrolle
- Implementierung robuster Authentifizierungsmechanismen für Edge-Geräte
- Verwaltung von Zugriffskontrolle und Benutzerberechtigungen
- Absicherung von APIs und Kommunikationskanälen
- Praktische Beispiele und Fallstudien
Ethische Erwägungen bei Edge AI
- Verstehen der ethischen Herausforderungen bei Edge-KI-Einsätzen
- Umgang mit Voreingenommenheit und Fairness in KI-Modellen
- Sicherstellung von Transparenz und Verantwortlichkeit
- Einhaltung von ethischen Richtlinien und Vorschriften
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
- Überblick über relevante Vorschriften und Standards (GDPR, HIPAA usw.)
- Sicherstellung der Compliance bei Edge-KI-Einsätzen
- Durchführung von Sicherheits- und Datenschutz-Audits
- Fallstudien zur Einhaltung von Vorschriften bei Edge AI
Kompromisse zwischen Leistung und Sicherheit
- Abwägen von Leistung und Sicherheit in Edge-KI-Anwendungen
- Techniken zur Optimierung der Sicherheit ohne Leistungseinbußen
- Tools und Frameworks für die sichere Edge-KI-Entwicklung
- Praktische Beispiele und Fallstudien
Reaktion auf Vorfälle und Wiederherstellung
- Entwicklung von Notfallplänen für Edge-KI-Anwendungen
- Durchführung von Untersuchungen bei Sicherheitsverletzungen
- Implementierung von Wiederherstellungsstrategien und Geschäftskontinuitätsplänen
- Praktische Übungen zur Reaktion auf Vorfälle
Sicherheitsbeurteilungen und Audits
- Durchführung von umfassenden Sicherheitsbewertungen für Edge AI
- Tools und Methoden für Sicherheitsaudits
- Identifizierung und Behebung von Sicherheitslücken
- Praktische Beispiele und Fallstudien
Innovative Use Cases und Anwendungen
- Fortgeschrittene Sicherheitsanwendungen in Edge AI
- Ausführliche Fallstudien über sichere Edge-KI-Implementierungen
- Erfolgsgeschichten und gewonnene Erkenntnisse
- Zukünftige Trends und Möglichkeiten für die Sicherheit von Edge AI
Praktische Projekte und Übungen
- Durchführung einer Sicherheitsbewertung für eine Edge-KI-Anwendung
- Realitätsnahe Projekte und Szenarien
- Gemeinsame Gruppenübungen
- Projektpräsentationen und Feedback
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Konzepten der KI und des maschinellen Lernens
- Grundkenntnisse der Grundsätze der Cybersicherheit
- Erfahrung mit Programmiersprachen (Python empfohlen)
Zielgruppe
- Fachleute für Cybersicherheit
- Systemadministratoren
- KI-Ethik-Forscher
14 Stunden