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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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