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기간 14 시간
코스 개요
AI 배포에서의 프라이버시 이해
- AI 시스템에서의 프라이버시 과제
- 프라이버시를 고려한 환경에서 Ollama의 역할
- 규정 준수 고려사항 개요 (GDPR, HIPAA 등)
안전한 컨테이너화 및 배포
- Docker 및 Kubernetes 환경 강화
- 네트워크 보안 및 격리 기법
- 시크릿(Secrets) 관리 및 키 로테이션
온디바이스 및 온프레미스 추론(Inference)
- 프라이버시를 위한 로컬 추론의 장점
- 엣지(Edge) 배포 패턴
- 성능과 규정 준수 간의 균형 맞추기
차별 프라이버시 및 데이터 보호
- 차별 프라이버시의 원리
- AI 워크플로우에 노이즈(Naoise) 메커니즘 적용
- 데이터 최소화 및 익명화 전략
로깅, 모니터링 및 감사
- 안전한 로깅 관행
- 규정 준수를 위한 감사 추적(Audit Trails)
- 실시간 모니터링 및 알림
접근 제어 및 정책 시행
- 역할 기반 접근 제어 (RBAC)
- Open Policy Agent를 이용한 정책 강제 시행
- 데이터 거버넌스 프레임워크
사례 연구 및 모범 사례
- 규제 산업에서의 Ollama 배포
- 사용성과 프라이버시 간 균형 맞추기
- 실제 구현 사례에서 얻은 교훈
요약 및 다음 단계
요건
- IT 보안 원리에 대한 이해
- 컨테이너화 및 배포 관련 경험
- GDPR 또는 HIPAA와 같은 규정 준수 프레임워크에 대한 지식
대상 독자
- 보안 엔지니어
- IT 아키텍트
- 프라이버시 담당자
- 규정 준수(컴플라이언스) 팀