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코스 개요

AI 배포 환경에서의 프라이버시 개념 소개

  • AI 시스템에서 발생하는 프라이버시 문제점들
  • 프라이버시 중심 환경 구축에 있어 Ollama의 역할
  • GDPR, HIPAA 등 주요 규제 요건 개요

안전한 컨테이너화 및 배포 기법

  • Docker와 Kubernetes 환경의 보안 강화 방법
  • 네트워크 보안 및 격리 기술
  • 비밀 정보 관리 및 키 순환 전략

기기에 직접 배포하거나 온프렘 환경에서의 추론 처리

  • 로컬 환경에서의 추론이 프라이버시 보호에 주는 이점
  • 엣지 환경에서의 배포 패턴들
  • 성능과 규제 준수 간의 균형 유지 방안

차등 프라이버시와 데이터 보호 기법

  • 차등 프라이버시의 기본 원리
  • AI 워크플로우에 노이즈 메커니즘을 적용하는 방법
  • 데이터 최소화 및 익명화 전략들

로깅, 모니터링 및 감사 절차 구현

  • 안전한 로그 기록 방법
  • 규제 준수 목적의 감사 추적 체계
  • 실시간 모니터링과 경고 시스템 운영

접근 제어 및 정책 강제화 전략

  • 역할 기반 접근 제어(RBAC) 체계
  • Open Policy Agent를 활용한 정책 실행 방법
  • 데이터 거버넌스 프레임워크 설계

사례 연구 및 모범 사례 공유

  • 규제가 엄격한 산업군에서 Ollama를 활용한 배포 예시
  • 실용성과 프라이버시 보호 간의 균형점 찾기
  • 실제 도입 사례에서 얻은 교훈들

요약 및 향후 진행 방향

요건

  • IT 보안 원칙에 대한 이해
  • 컨테이너화 및 배포 관련 경험
  • GDPR, HIPAA와 같은 규제 프레임워크에 대한 기본 지식

수강 대상자

  • 보안 엔지니어
  • IT 아키텍트
  • 개인정보 보호 담당자
  • 규제 준수 업무팀
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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