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コース概要
AIデプロイにおけるプライバシーの導入
- AIシステムにおけるプライバシーの課題
- Ollamaがプライバシー重視環境で果たす役割
- 規制上の考慮事項(GDPR、HIPAAなど)の概要
セキュアなコンテナ化とデプロイ
- DockerとKubernetes環境の強化
- ネットワークセキュリティと隔離技術
- シークレット管理とキー回転
デバイス上およびオンプレミスでの推論
- プライバシーの観点からローカル推論の利点
- エッジデプロイパターン
- パフォーマンスとコンプライアンスのバランス
差分プライバシーとデータ保護
- 差分プライバシーの原則
- AIワークフローへのノイズ機構の適用
- データ最小化と匿名化戦略
ログ記録、監視、監査
- セキュアなログ記録の実践
- コンプライアンスのための監査証跡
- リアルタイム監視とアラート
アクセスコントロールとポリシーの強制
- 役割ベースのアクセスコントロール(RBAC)
- Open Policy Agentを使用したポリシーの強制
- データガバナンスフレームワーク
事例研究とベストプラクティス
- 規制産業でのOllamaのデプロイ
- 使いやすさとプライバシーのバランス
- 実世界の導入から得た教訓
まとめと次のステップ
要求
- ITセキュリティ原則の理解
- コンテナ化とデプロイに関する経験
- GDPRやHIPAAなどの規制フレームワークに精通していること
対象者
- セキュリティエンジニア
- ITアーキテクト
- プライバシー担当者
- コンプライアンスチーム
14 時間