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コース概要

エッジAIセキュリティ概論

  • エッジAIにおける主なセキュリティ課題の概要説明
  • エッジデバイスを狙うサイバー攻撃の実態と傾向
  • 法規制準拠やセキュリティフレームワークに関する基礎知識

エッジAIにおける暗号化および認証技術

  • 安全なAIモデル構築のためのデータ暗号化手法
  • TPMやセキュアエンクレーブといったハードウェアベースのセキュリティ技術
  • 強固な認証およびアクセス制御の実装方法

安全なAIモデルの導入と保護戦略

  • AIモデルに対する悪意ある攻撃を防ぐための対策手法
  • モデルの難読化や不正利用防止のテクニック
  • モデルの完全性と信頼性を確保するための仕組み

エッジAIシステムの耐障害性向上戦略

  • 故障に対しても安定して機能できるエッジAIアーキテクチャの設計法
  • ​セキュリティ侵害を検知するためのAI活用型異常検出技術
  • 脅威発生時の自動対応機構の実装例

安全なエッジからクラウドへの通信管理

  • 安全な通信プロトコルの導入方法
  • ​データプライバシー確保およびエッジAIにおける連合学習の活用法
  • 業界標準のセキュリティ基準への適合方法

今後の動向とエッジAIセキュリティにおける最善実践法

  • ​エッジコンピューティング環境でのAIを活用したサイバーセキュリティ技術
  • 新たな脅威動向やそれに対応する進化し続ける対策法
  • AIの安全利用に伴う倫理的側面への考察

まとめおよび今後のステップ説明

要求

  • AIおよび機械学習に関する高度な知識を有していること
  • サイバーセキュリティの基本原則や暗号化技術に関する実務経験があること
  • IoTおよびエッジコンピューティング環境に精通していることが望ましい

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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