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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