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Schulungsübersicht

Einführung in die Edge-AI-Sicherheit

  • Überblick über Herausforderungen der Edge-AI-Sicherheit
  • Bedrohungslandschaft: Cyberangriffe auf Edge-Geräte
  • Regulatorische Compliance und Sicherheitsrahmenwerke

Verschlüsselung und Authentifizierung für Edge AI

  • Datenverschlüsselungstechniken für sichere KI-Modelle
  • Hardwarebasierte Sicherheit: TPM und Secure Enclaves
  • Implementierung starker Authentifizierungs- und Zugriffssteuerungsmechanismen

Sichere Bereitstellung und Schutz von KI-Modellen

  • Verhinderung adversärer Angriffe auf KI-Modelle
  • Techniken zur Verschleierung und zum Schutz von Modellen
  • Sicherstellung der Integrität und Vertrauenswürdigkeit von Modellen

Resilienzstrategien für Edge-AI-Systeme

  • Entwurf fehlertoleranter Edge-AI-Architekturen
  • KI-gestützte Anomalieerkennung für Sicherheitsverletzungen
  • Automatisierte Mechanismen zur Bedrohungsabwehr

Sichere Edge-to-Cloud-Kommunikation

  • Implementierung sicherer Kommunikationsprotokolle
  • Datenschutz und verbesserndes Lernen (Federated Learning) in Edge-AI
  • Sicherstellung der Einhaltung branchenspezifischer Sicherheitsstandards

Zukunftstrends und Best Practices in der Edge-AI-Sicherheit

  • KI-gestützte Cybersicherheit für Edge Computing
  • Neue Bedrohungen und sich entwickelnde Sicherheitsstrategien
  • Ethische Überlegungen in der KI-Sicherheit

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Fortgeschrittenes Verständnis von KI- und Machine-Learning-Konzepten
  • Erfahrung mit Grundsätzen der Cybersicherheit und Verschlüsselungstechniken
  • Vertrautheit mit IoT- und Edge-Computing-Umgebungen

Zielgruppe

  • Fachkräfte im Bereich der Cybersicherheit
  • KI-Ingenieure
  • IoT-Entwickler
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (4)

Kommende Kurse

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