Course Outline

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

Requirements

  • 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 Hours

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