コース概要

エッジAIセキュリティの概要

  • エッジAIのセキュリティ課題の概要
  • 脅威の現状:エッジデバイスへのサイバー攻撃
  • 法規制の遵守とセキュリティフレームワーク

エッジAIの暗号化と認証

  • 安全なAIモデルのためのデータ暗号化技術
  • ハードウェアベースのセキュリティ:TPMとセキュアエンクレーブ
  • 強力な認証とアクセス制御の実装

エッジAIモデルのデプロイメントと保護

  • AIモデルへの攻撃を防ぐ方法
  • モデルの難読化と保護技術
  • モデルの一貫性と信頼性の確保

エッジAIシステムのレジリエンス戦略

  • トレーザブルなエッジAIアーキテクチャの設計
  • AI駆動の異常検出によるセキュリティ侵害対策
  • 自動化された脅威応答メカニズム

セキュアなエッジからクラウドの通信

  • 安全な通信プロトコルの実装
  • データプライバシーとエッジAIにおける連携学習
  • 業界のセキュリティ基準への適合性の確保

エッジAIセキュリティの将来動向とベストプラクティス

  • AI駆動のエッジコンピューティング向けサイバーセキュリティ
  • 新興脅威と進化するセキュリティ戦略
  • AIセキュリティにおける倫理的考慮事項

まとめと次なるステップ

要求

  • AIと機械学習の概念について高度な理解
  • サイバーセキュリティ原則と暗号化技術に関する経験
  • IoTとエッジコンピューティング環境に精通していること

対象者

  • サイバーセキュリティ専門家
  • AIエンジニア
  • IoT開発者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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