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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

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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