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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
お客様の声 (1)
プレゼンテーションにおける流れ、雰囲気、およびトピック
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
コース - Google Gemini AI for Data Analysis
機械翻訳