Schulungsübersicht

Einführung in die Edge AI-Sicherheit

  • Überblick über Sicherheitsprobleme bei Edge AI
  • Bedrohungsszenario: Cyberangriffe auf Edge-Geräte
  • Rechtliche Vorgaben und Sicherheitsrahmenwerke

Verschlüsselung und Authentifizierung für Edge AI

  • Techniken zur Datenaufbewahrung mit sicheren AI-Modellen
  • Hardwarebasierte Sicherheit: TPM und sichere Enklaven
  • Implementierung starker Authentifizierungs- und Zugriffskontrollmechanismen

Sichere Bereitstellung und Schutz von AI-Modellen

  • Verhinderung von feindlichen Angriffen auf AI-Modelle
  • Techniken zur Modellverschleierung und -schutz
  • Garantieren der Modellintegrität und Vertrauenswürdigkeit

Resilienzstrategien für Edge AI-Systeme

  • Gestaltung fehlertoleranter Edge AI-Architekturen
  • AI-gesteuerte Anomaliedetektion bei Sicherheitsverletzungen
  • Automatisierte Bedrohungsmelde- und -reaktionsmechanismen

Sichere Kommunikation von Edge zu Cloud

  • Implementierung sicherer Kommunikationsprotokolle
  • Datenschutz und Federated Learning in Edge AI
  • Einhaltung der Branchensicherheitsstandards

Zukünftige Trends und Best Practices in der Edge AI-Sicherheit

  • AI-gestützte Cybersecurity für Edge-Computing
  • Aufkeimende Bedrohungen und sich entwickelnde Sicherheitsstrategien
  • Ethische Aspekte bei der AI-Sicherheit

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Fortgeschrittene Kenntnisse der Konzepte von KI und maschinellem Lernen
  • Erfahrung mit Prinzipien der Cybersecurity und Verschlüsselungstechniken
  • Vertrautheit mit IoT- und Edge Computing-Umgebungen

Zielgruppe

  • Cybersecurity Fachkräfte
  • KI-Ingenieure
  • IoT-Entwickler
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (5)

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