Course Outline

Security and Privacy in Edge AI 소개

  • Edge AI와 고유한 보안 및 개인 정보 보호 문제 개요
  • 엣지 보안과 클라우드 보안의 주요 차이점
  • Edge AI 보안의 현재 동향과 새로운 위협
  • 실제 사례 연구 및 사건

엣지 장치 보안

  • 엣지 하드웨어 보안 모범 사례
  • 보안 부팅 및 하드웨어 신뢰 루트 구현
  • 에지 장치에서 저장 및 전송 중인 데이터 보호
  • 보안 엣지 장치 배포 사례 연구

Edge AI의 데이터 개인정보 보호

  • Edge AI 애플리케이션의 데이터 개인정보 보호 보장
  • 데이터 익명화 및 암호화 기술
  • 개인정보를 보호하는 머신러닝 기술
  • 개인 정보 보호에 초점을 맞춘 Edge AI 애플리케이션 사례 연구

위협 감지 및 완화

  • Edge AI의 잠재적 위협 및 취약점 식별
  • 침입 탐지 및 예방 시스템 구현
  • 실시간 위협 모니터링 및 대응
  • 위협 탐지 및 완화에 대한 실제 연습

인증 및 Access 제어

  • 에지 장치에 대한 강력한 인증 메커니즘 구현
  • 액세스 제어 및 사용자 권한 관리
  • API 및 통신 채널 보안
  • 실제 사례 및 사례 연구

Edge AI의 윤리적 고려 사항

  • Edge AI 배포의 윤리적 문제 이해
  • AI 모델의 편견과 공정성 해결
  • 투명성과 책임성 보장
  • 윤리적 지침 및 규정 준수

규제 준수

  • 관련 규정 및 표준 개요(GDPR, HIPAA 등)
  • Edge AI 배포 시 규정 준수 보장
  • 보안 및 개인 정보 보호 감사 수행
  • Edge AI의 규제 준수 사례 연구

성능과 보안의 절충

  • Edge AI 애플리케이션의 성능과 보안의 균형
  • 성능 저하 없이 보안을 최적화하는 기술
  • 안전한 Edge AI 개발을 위한 도구 및 프레임워크
  • 실제 사례 및 사례 연구

사고 대응 및 복구

  • Edge AI 애플리케이션을 위한 사고 대응 계획 개발
  • 보안 위반 조사 수행
  • 복구 전략 및 비즈니스 연속성 계획 구현
  • 사고 대응 실습

보안 평가 및 감사

  • Edge AI에 대한 종합적인 보안 평가 수행
  • 보안 감사를 위한 도구 및 방법론
  • 보안 격차 식별 및 해결
  • 실제 사례 및 사례 연구

혁신적인 Use Case 및 애플리케이션

  • Edge AI의 고급 보안 애플리케이션
  • 안전한 Edge AI 배포에 대한 심층 사례 연구
  • 성공 사례와 교훈
  • Edge AI 보안의 미래 동향과 기회

실습 프로젝트 및 연습

  • Edge AI 애플리케이션에 대한 보안 평가 수행
  • 실제 프로젝트 및 시나리오
  • 협동 그룹 연습
  • 프로젝트 프레젠테이션 및 피드백

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 및 머신러닝 개념에 대한 이해
  • 사이버 보안 원칙에 대한 기본 지식
  • 프로그래밍 언어 경험(Python 권장)

청중

  • 사이버보안 전문가
  • 시스템 관리자
  • AI 윤리 연구자
 14 Hours

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