Course Outline

AI 배포에서 프라이버시 소개

  • AI 시스템에서 프라이버시 도전 과제
  • 프라이버시에 민감한 환경에서 Ollama의 역할
  • 준수 고려 사항 개요 (GDPR, HIPAA 등)

보안 컨테이너화 및 배포

  • Docker 및 Kubernetes 환경 강화
  • 네트워크 보안 및 격리 기술
  • 비밀 관리 및 키 회전

기기 및 온프레미스 추론

  • 프라이버시를 위한 로컬 추론의 장점
  • 엣지 배포 패턴
  • 성능과 준수 사이의 균형

차등 프라이버시 및 데이터 보호

  • 차등 프라이버시 원칙
  • AI 워크플로우에 노이즈 메커니즘 적용
  • 데이터 최소화 및 익명화 전략

로깅, 모니터링 및 감사

  • 보안 로깅 절차
  • 준수를 위한 감사 추적
  • 실시간 모니터링 및 알림

접근 제어 및 정책 시행

  • 역할 기반 접근 제어 (RBAC)
  • Open Policy Agent를 통한 정책 시행
  • 데이터 가버넌스 프레임워크

사례 연구 및 모범 사례

  • 규제 산업에서 Ollama 배포
  • 사용성과 프라이버시의 균형
  • 실제 구현에서 얻은 교훈

요약 및 다음 단계

Requirements

  • IT 보안 원리의 이해
  • 컨테이너화 및 배포 경험
  • GDPR 또는 HIPAA와 같은 준수 프레임워크에 대한 친숙함

대상

  • 보안 엔지니어
  • IT 아키텍트
  • 프라이버시 담당자
  • 준수 팀
 14 Hours

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