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코스 개요
에지 AI 보안 소개
- 에지 AI 보안 도전의 개요
- 위협 환경: 에지 장치에 대한 사이버 공격
- 규제 준수와 보안 프레임워크
에지 AI를 위한 암호화 및 인증
- 보안 AI 모델을 위한 데이터 암호화 기법
- 하드웨어 기반 보안: TPM 및 보안 엔클레이브
- 강력한 인증 및 접근 제어 구현
보안 AI 모델 배포 및 보호
- AI 모델에 대한 적대적 공격 방지
- 모델 은닉 및 보호 기법
- 모델의 무결성 및 신뢰성 보장
에지 AI 시스템의 회복력 전략
- 고장 허용 에지 AI 아키텍처 설계
- 보안 침해에 대한 AI 기반 이상 탐지
- 자동화된 위협 대응 메커니즘
에지-클라우드 간의 보안 통신
- 보안 통신 프로토콜 구현
- 에지 AI에서의 데이터 프라이버시 및 페더레이티드 러닝
- 산업 보안 표준 준수 보장
에지 AI 보안의 미래 트렌드 및 모범 사례
- 에지 컴퓨팅을 위한 AI 기반 사이버 보안
- 새로운 위협과 진화하는 보안 전략
- AI 보안의 윤리적 고려사항
요약 및 다음 단계
요건
- AI와 머신러닝 개념에 대한 고급 이해
- 사이버 보안 원칙과 암호화 기술에 대한 경험
- IoT와 에지 컴퓨팅 환경에 대한 익숙함
대상
- 사이버 보안 전문가
- AI 엔지니어
- IoT 개발자
21 시간
회원 평가 (3)
경험 공유는 선생님의 지식과 가치가 있습니다.
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코스 - C/C++ Secure Coding
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제품에 대해 더 자세히 알아보고 RHDS와 오픈 소스 OpenLDAP 간의 주요 차이점을 이해합니다.
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코스 - 389 Directory Server for Administrators
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트레이너의 지식 수준이 매우 높았습니다. 그는 우리가 궁금해하는 내용에 대해 확실히 알고 있었고, 우리의 질문에 대한 답변도 잘 알고 있었습니다.
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코스 - Advanced Java Security
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