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Schulungsübersicht
Einführung in Sicherheit und Datenschutz in Edge AI
- Überblick über Edge AI und deren einzigartige Sicherheits- und Datenschutzherausforderungen
- Wesentliche Unterschiede zwischen Edge- und Cloud-Sicherheit
- Aktuelle Trends und aufkommende Bedrohungen in der Edge-AI-Sicherheit
- Praxisbeispiele und Vorfälle aus der Realität
Sicherung von Edge-Geräten
- Best Practices zur Sicherung der Edge-Hardware
- Implementierung von Secure Boot und einer Hardware-Vertrauensstellung (Hardware Root of Trust)
- Schutz gespeicherter und übertragener Daten auf Edge-Geräten
- Fallbeispiele sicher implementierter Edge-Geräte
Datenschutz in Edge AI
- Gewährleistung des Datenschutzes in Edge-AI-Anwendungen
- Techniken zur Anonymisierung und Verschlüsselung von Daten
- Datenschutzfreundliche Machine-Learning-Techniken (Privacy-Preserving Machine Learning)
- Fallbeispiele datenschutzorientierter Edge-AI-Anwendungen
Bedrohungserkennung und -minderung
- Identifizierung potenzieller Bedrohungen und Schwachstellen in Edge AI
- Implementierung von Intrusion-Detection- und Prevention-Systemen
- Echtzeitüberwachung und -reaktion auf Bedrohungen
- Praktische Übungen zur Bedrohungserkennung und -minderung
Authentifizierung und Zugriffssteuerung
- Implementierung robuster Authentifizierungsmechanismen für Edge-Geräte
- Verwaltung der Zugriffssteuerung und Benutzerberechtigungen
- Sicherung von APIs und Kommunikationskanälen
- Praktische Beispiele und Fallstudien
Ethische Aspekte in Edge AI
- Verständnis der ethischen Herausforderungen bei Edge-AI-Bereitstellungen
- Umgang mit Bias (Verzerrung) und Fairness in KI-Modellen
- Gewährleistung von Transparenz und Verantwortlichkeit
- Einhaltung ethischer Richtlinien und gesetzlicher Vorschriften
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (Regulatory Compliance)
- Überblick über relevante Gesetze und Normen (DSGVO, HIPAA usw.)
- Sicherstellung der Konformität bei Edge-AI-Bereitstellungen
- Durchführung von Sicherheits- und Datenschutzaudits
- Fallstudien zur Compliance in Edge AI
Zielkonflikte zwischen Leistung und Sicherheit
- Abwägung von Leistungsfähigkeit und Sicherheit in Edge-AI-Anwendungen
- Techniken zur Optimierung der Sicherheit ohne Beeinträchtigung der Performance
- Tools und Frameworks für die sichere Entwicklung von Edge AI
- Praktische Beispiele und Fallstudien
Incident Response und Wiederherstellung
- Entwicklung von Incident-Response-Plänen für Edge-AI-Anwendungen
- Durchführung von Untersuchungen nach Sicherheitsverletzungen
- Implementierung von Wiederherstellungsstrategien und Geschäftskontinuitätsplänen
- Praktische Übungen im Bereich Incident Response
Sicherheitsbewertungen und Audits
- Durchführung umfassender Sicherheitsbewertungen für Edge AI
- Tools und Methodiken für Sicherheitsaudits
- Identifizierung und Schließung von Sicherheitslücken
- Praktische Beispiele und Fallstudien
Innovative Anwendungsfälle und Einsatzszenarien
- Fortgeschrittene Sicherheitstechnologien in Edge AI
- Detaillierte Fallstudien zu sicher implementierten Edge-AI-Lösungen
- Erfolgsgeschichten und gewonnene Erkenntnisse
- Zukunfts trends und Chancen in der Edge-AI-Sicherheit
Praxisprojekte und Übungen
- Durchführung einer Sicherheitsbewertung für eine Edge-AI-Anwendung
- Realweltprojekte und Szenarien
- Kollaborative Gruppenübungen
- Präsentation der Projekte und Feedback
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in KI- und Machine-Learning-Konzepten
- Basiswissen über Cybersicherheitsprinzipien
- Erfahrung mit Programmiersprachen (Python wird empfohlen)
Zielgruppe
- Cybersecurity-Experten
- Systemadministratoren
- KI-Ethikforscher
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Dass wir uns mit fortgeschrittenen Themen befassen und an realen Beispielen arbeiten können
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurs - Advanced Edge AI Techniques
Maschinelle Übersetzung