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코스 개요
엣지 AI 보안 개론
- 엣지 AI 보안에 직면한 과제들 개요
- 위협 환경: 엣지 기기를 겨냥하는 사이버공격 유형
- 규제 준수와 보안 프레임워크의 이해
엣지 AI를 위한 암호화 및 인증 기술
- 안전한 AI 모델 구축을 위한 데이터 암호화 기법
- 하드웨어 기반 보안: TPM과 보안 엔클레이브 활용 방안
- 강력한 인증 체계와 접근 제어 메커니즘 구현
안전한 AI 모델 배포 및 보호 전략
- AI 모델에 대한 적대적 공격 방지 방법
- 모델 난독화와 보호를 위한 다양한 기법
- 모델의 무결성과 신뢰성 보장 방법
엣지 AI 시스템을 위한 복원력 확보 전략
- 고장에도 안정적으로 작동하는 엣지 AI 아키텍처 설계법
- 보안 침해 사례 탐지를 위한 AI 기반 이상 감지 방법
- 위협 발생 시 자동 대응 메커니즘 구현 방안
안전한 엣지-클라우드 간 통신 체계
- 보안성이 확보된 통신 프로토콜의 적용법
- 데이터 프라이버시 보호와 엣지 AI 환경에서의 연합 학습 활용
- 업계 보안 표준 준수 방안의 이해
엣지 AI 보안 분야의 미래 동향 및 모범 사례
- 엣지 컴퓨팅을 위한 AI 기반 사이버보안 활용 방향
- 새롭게 부상하는 위협과 진화 중인 보안 전략들
- AI 보안 분야에서 고려해야 할 윤리적 사항
요약 및 향후 진행 방향
요건
- AI 및 머신러닝 개념에 대한 심도 있는 이해
- 사이버보안 원칙과 암호화 기법에 관한 실무 경험
- IoT 및 엣지 컴퓨팅 환경에 대한 이해도
대상자
- 사이버보안 전문가
- AI 엔지니어
- IoT 개발자
21 시간
회원 평가 (3)
경험 공유는 선생님의 지식과 가치가 있습니다.
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