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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

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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