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코스 개요
프라이버시 보호 AI 소개
- 모바일 애플리케이션에서 데이터 프라이버시의 핵심 원칙
- 기기 내 AI를 위한 규제 동인
- 로컬 처리의 이점과 제한 사항
기기 내 프라이버시를 위한 Nano Banana 이해
- Nano Banana 모델 아키텍처
- 보안 속성 및 로컬 실행 경로
- 지원 플랫폼 및 모바일 통합 패턴
데이터 처리 및 로컬 처리 기술
- 기기 내에서 안전하게 민감한 데이터 수집 및 저장
- 로컬 추론을 사용하여 데이터 노출 최소화
- 익명화 및 유사명화 전략
프라이버시 보호 AI 기능 구현
- 사용자 데이터를 전송하지 않는 AI 주도 기능 생성
- 의료, 금융 또는 준법 감시 준비 워크플로 설계
- 앱 구성 요소 간 데이터 격리 보장
기기 내 모델의 보안 고려 사항
- 모델 추출 또는 조작으로부터 보호
- 안전한 샌드박싱 및 권한 관리
- 모바일 AI 시스템을 위한 위협 모델링
준법 감시 및 규제 조정
- GDPR, HIPAA, 금융 부문 영향 이해
- 프라이버시 설계 접근 방식 문서화
- 사용자 데이터를 손상시키지 않으면서 감사 가능성을 유지
프라이버시 보장 테스트 및 검증
- 의도하지 않은 데이터 누출을 위한 워크플로 테스트
- 정확성과 프라이버시의 상호 균형 평가
- 앱 업데이트를 통한 지속적인 검증
프라이버시 중심 AI 앱의 배포 및 유지 관리
- 기기 내 모델 업데이트 관리
- 시간 경과에 따른 성능 및 준법 감시 모니터링
- 진화하는 규제에 대비한 애플리케이션 미래 대응
요약 및 다음 단계
요건
- 모바일 또는 애플리케이션 개발에 대한 이해
- Python, Kotlin, 또는 Swift의 사용 경험
- AI나 머신 러닝 개념에 대한 기본적인 이해
대상자
- 기업 팀
- 준법 감시인
- 민감한 애플리케이션을 구축하는 개발자
14 시간
회원 평가 (1)
프레젠테이션에서의 흐름, 분위기 및 주제
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
코스 - Google Gemini AI for Data Analysis
기계 번역됨