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コース概要

エッジAIにおけるセキュリティとプライバシーの基礎知識

  • エッジAIの概要および特有なセキュリティ・プライバシー課題について解説する
  • エッジ環境とクラウド環境におけるセキュリティ対策の相違点を説明する
  • エッジAIセキュリティ分野の最新動向や新たに出現する脅威について紹介する
  • 実際に発生した事例やインシデントを分析する

エッジデバイスの保護方法

  • エッジ用ハードウェアの保護策として最適なベストプラクティスを紹介する
  • 『セキュアブート』および『ハードウェアによる信頼根拠』の導入方法について説明する
  • エッジデバイス上での保存データおよび転送中のデータの保護法を伝授する
  • セキュアなエッジデバイス導入事例の研究を行う

エッジAIにおけるプライバシー対策

  • エッジAIアプリケーションにおいてプライバシーを確保する方法について説明する
  • データの匿名化および暗号化技術に関する手法を紹介する
  • プライバシーの維持に配慮した機械学習技法について解説する
  • プライバシー重視型エッジAIアプリケーションの事例研究を行う

脅威検出と対策方法

  • エッジAI環境下で潜在的に存在しうる脅威や脆弱性を特定する手法を解説する
  • 侵入検知および予防システムの導入方法について教示する
  • リアルタイムでの脅威監視および迅速な対応策を説明する
  • 脅威検出・軽減に関連した実践演習を行う

認証機能およびアクセス管理の方法

  • エッジデバイス向けに強固な認証メカニズムを導入する手法を解説する
  • アクセス権限およびユーザーの管理方策について説明する
  • APIおよび通信チャネルの保護方法に関して紹介する
  • 実例やケーススタディを提示する

エッジAIにおける倫理的側面への配慮

  • エッジAI導入時の倫理的な課題について説明する
  • AIモデル内での偏りや公平性問題への対応法を紹介する
  • 透明性および責任の所在確保のための方策について伝授する
  • 倫理指針や各種規制の遵守に必要な事項を解説する

法的・規制上の対応策

  • GDPRやHIPAAなど、関連性の高い法規制および標準に関して紹介する
  • エッジAI導入時のコンプライアンス実現のための具体的方策を説明する
  • セキュリティ・プライバシー監査の進め方を解説する
  • 法的要件を遵守したエッジAI導入事例を取り上げる

性能向上とセキュリティ確保の両立法

  • エッジAIアプリケーションにおけるパフォーマンス維持と安全性担保のバランス策を紹介する
  • 性能低下を抑えつつセキュリティを強化できるテクニックを提示する
  • エッジAI開発に適したツールやフレームワークについて説明する
  • 実例やケーススタディを用いて解説する

インシデント対応および復旧手順の策定法

  • エッジAIアプリケーション向けのインシデント対応計画の作成法を説明する
  • セキュリティ侵害発生時における調査方法について解説する
  • 復旧プロセスや事業継続性の維持に必要な方策を伝授する
  • インシデント対応実践演習を行う

セキュリティ評価および監査の進め方

  • エッジAI環境における総合的なセキュリティ評価手法を説明する
  • 監査実施に利用できるツールや手法について紹介する
  • 発見された問題点の特定および適切な解決策を提示する
  • 現実的なケーススタディを用いて説明する

新たな利用事例や応用分野の可能性

  • エッジAIにおける先進的セキュリティ応用例を紹介する
  • 安全に導入されたエッジAIシステムの事例研究を行う
  • 成功した事例から得られる知見や教訓について述べる
  • 今後の動向やエッジAIセキュリティ分野の発展性を解説する

ハンズオン演習および実践課題

  • エッジAIアプリケーションに対してセキュリティ評価を行う演習を実施する
  • 現実的なシナリオやプロジェクトに基づいた課題を提示する
  • 参加者同士の協力が必要となるグループ演習も行う
  • 完成した成果物についてフィードバックや評価を行う

総括および今後の取り組み案の提示

要求

  • AIおよび機械学習に関する基礎知識
  • サイバーセキュリティの基本概念についての理解
  • プログラミング言語(特にPython)での実務経験

対象者

  • サイバーセキュリティ専門家
  • システム管理者
  • AI倫理学研究者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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