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코스 개요

프라이버시 보존 AI 소개

  • 모바일 애플리케이션에서 데이터 프라이버시의 핵심 원칙
  • 온디바이스 AI를 규제하는 요인
  • 로컬 처리의 장점 및 한계

온디바이스 프라이버시를 위한 Nano Banana 이해하기

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

데이터 처리 및 로컬 처리 기법

  • 민감한 데이터를 온디바이스에서 안전하게 수집 및 저장하기
  • 로컬 추론을 통해 데이터 노출 최소화하기
  • 익명화 및 가명화 전략

프라이버시 보존 AI 기능 구현

  • 사용자 데이터를 전송하지 않고 AI 기반 기능 생성
  • 의료, 금융 또는 규제 준수에 적합한 워크플로 설계
  • 애플리케이션 구성 요소 간 데이터 격리 보장

온디바이스 모델의 보안 고려 사항

  • 모델 추출이나 변조로부터 모델 보호
  • 안전한 샌드박싱 및 권한 관리
  • 모바일 AI 시스템에 대한 위협 모델링

규제 준수 및 규제 정합성

  • GDPR, HIPAA 및 금융 업계 관련 시사점 이해
  • 프라이버시-바이-디자인(Privacy-by-Design) 접근법 문서화
  • 사용자 데이터 훼손 없이 감사 가능성 유지

프라이버시 보장 테스트 및 검증

  • 예기치 않은 데이터 누출에 대한 워크플로 테스트
  • 정확성과 프라이버시 간의 트레이드오프 평가
  • 애플리케이션 업데이트 전반의 지속적 검증

프라이버시 중심 AI 앱 배포 및 유지보수

  • 온디바이스 모델 업데이트 관리
  • 시간이 지남에 따른 성능 및 규제 준수 모니터링
  • 변화하는 규제를 위한 애플리케이션 미래 지향적 설계

요약 및 다음 단계

요건

  • 모바일 또는 애플리케이션 개발에 대한 이해
  • Python, Kotlin 또는 Swift에 대한 경험
  • AI 또는 머신러닝 개념에 대한 기초 지식

대상 수강자

  • 엔터프라이즈 팀
  • 컴플라이언스(준수) 담당자
  • 민감한 애플리케이션을 개발하는 개발자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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