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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
회원 평가 (5)
많이 배웠고 얻은 지식을 업무에 활용할 수 있어요!
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Course - Active Directory for Admins
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일반 코스 정보
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Course - C/C++ Secure Coding
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Nolbabalo Tshotsho - Vodacom SA
Course - Advanced Java Security
I was benefit from the exercises (SQL injection, XSS, CRSF. .).
David Lemoine - Statistical Solutions
Course - .NET, C# and ASP.NET Security Development
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