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

참가자 수


참가자별 가격

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