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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
회원 평가 (1)
프레젠테이션에서의 흐름, 분위기 및 주제
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
코스 - Google Gemini AI for Data Analysis
기계 번역됨