コース概要

プライバシー保護AIの概要

  • モバイルアプリケーションにおけるデータプライバシーの核心原則
  • オンデバイスAIの規制推進力
  • ローカル処理のメリットと限界

デバイス上のプライバシー保護に向けたNano Bananaの理解

  • Nano Bananaモデルアーキテクチャ
  • セキュリティ特性とローカル実行パス
  • 対応プラットフォームとモバイル統合パターン

データハンドリングとローカル処理技術

  • セキュアにデバイス上で機密データを収集および保存する方法
  • ローカル推論を使用してデータ暴露を最小限にする方法
  • 匿名化と擬似匿名化の戦略

プライバシー保護AI機能の実装

  • ユーザーデータを送信せずにAI駆動の機能を作成する方法
  • 医療、金融、または準拠向けワークフローの設計方法
  • アプリケーションコンポーネント間でのデータ隔離を確保する方法

オンデバイスモデルのセキュリティに関する考慮事項

  • モデルの抽出や改ざんから保護する方法
  • 安全なサンドボックスと権限管理
  • モバイルAIシステムの脅威モデリング

準拠と規制との整合性

  • GDPR、HIPAA、および金融セクターへの影響を理解する方法
  • プライバシー・バイ・デザインのアプローチを文書化する方法
  • ユーザーデータの漏洩を防ぎつつ、監査可能性を維持する方法

プライバシー保証のテストと検証

  • 予期せぬデータ漏洩をテストするワークフロー
  • 精度とプライバシーのトレードオフを評価する方法
  • アプリアップデートにおける継続的な検証

プライバシー重視のAIアプリケーションの展開とメンテナンス

  • オンデバイスモデル更新の管理方法
  • 時間とともにパフォーマンスと準拠性を監視する方法
  • 進化する規制に備えてアプリケーションを将来にわたって保護する方法

まとめと次回のステップ

要求

  • モバイルまたはアプリケーション開発の理解
  • Python、Kotlin、またはSwiftの経験
  • AIや機械学習の概念に関する基本的な知識

対象者

  • 企業チーム
  • 準拠担当者
  • 機密性の高いアプリケーションを開発する開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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