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

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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