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 기간 14 시간

코스 개요

프라이버시 보호 AI 소개

  • 모바일 애플리케이션 내 데이터 프라이버시의 핵심 원칙
  • 온디바이스 AI의 규제적 동인
  • 로컬 처리의 이점 및 한계

온디바이스 프라이버시용 Nano Banana 이해

  • Nano Banana 모델 아키텍처
  • 보안 속성 및 로컬 실행 경로
  • 지원 플랫폼 및 모바일 통합 패턴

데이터 처리 및 로컬 처리 기법

  • 민감한 데이터를 온디바이스에 안전하게 수집 및 저장하는 방법
  • 로컬 추론을 통한 데이터 노출 최소화
  • 익명화 및 의사 이름화(Pseudonymization) 전략

프라이버시 보호 AI 기능 구현

  • 사용자 데이터를 전송하지 않고 AI 기반 기능 생성
  • 의료, 금융 또는 규정 준수에 대응 가능한 워크플로우 설계
  • 애플리케이션 구성 요소 간 데이터 격리 보장

온디바이스 모델의 보안 고려 사항

  • 모델 추출이나 변조로부터 보호하기
  • 보안 샌드박싱 및 권한 관리
  • 모바일 AI 시스템의 위협 모델링

규정 준수 및 규제 정렬

  • GDPR, HIPAA 및 금융 부문 영향 이해하기
  • 디자인 시 프라이버시(Privacy-by-design) 접근법 문서화
  • 사용자 데이터를 침해하지 않으면서 감사 가능성 유지하기

프라이버시 보증 테스트 및 검증

  • 예기치 않은 데이터 누출에 대한 워크플로우 테스트
  • 정확도와 프라이버시 간 트레이드오프 평가
  • 애플리케이션 업데이트에 걸쳐 지속적 검증

프라이버시 중심 AI 앱 배포 및 유지 관리

  • 온디바이스 모델 업데이트 관리
  • 시간에 따른 성능 및 규정 준수 모니터링
  • 변화하는 규제에 대비한 애플리케이션의 미래 대비

요약 및 다음 단계

요건

  • 모바일 또는 애플리케이션 개발에 대한 이해
  • Python, Kotlin 또는 Swift 경험
  • AI 또는 기계 학습 개념에 대한 기초적 숙련

대상 독자

  • 엔터프라이즈 팀
  • 컴플라이언스 담당자
  • 민감한 애플리케이션을 개발하는 개발자

참가자 수


참가자별 가격

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