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코스 개요

엣지 AI에서의 보안 및 개인정보 보호 소개

  • 엣지 AI 개요와 그에 수반되는 고유한 보안·개인정보 문제들
  • 엣지 환경과 클라우드 환경의 보안 차이점 설명
  • 엣지 AI 보안 분야에서 현재 주목받는 트렌드와 새롭게 나타나고 있는 위협들
  • 실제 사례 및 사고 사례 분석

엣지 기기 보안 구현 방법

  • 엣지 하드웨어의 안전한 보호를 위한 모범 사례
  • 보안 부팅 및 하드웨어 기반 신뢰 기반 구조 설정 방법
  • 엣지 기기 내 저장된 데이터와 전송 중인 데이터의 보호 전략
  • 안전하게 운용되는 엣지 기기 구현 사례 소개

엣지 AI 환경에서의 개인정보 보호 방안

  • 엣지 AI 애플리케이션에서 개인정보 보호 보장 전략
  • 데이터 익명화 및 암호화 기술의 활용법
  • 개인정보 보호를 목적으로 하는 머신러닝 기법들
  • 개인정보 보호에 초점을 둔 엣지 AI 활용 사례 소개

위협 탐지 및 완화 방법론

  • 엣지 AI 환경에서의 잠재적 위협 요소와 취약점 파악법
  • 침입 탐지 및 방어 시스템 구현 기법
  • 실시간 위협 모니터링 및 신속한 대응 전략
  • 위협 탐지와 완화에 대한 실습 기회 제공

인증 체계 및 접근 제어 관리법

  • 엣지 기기용 강력한 인증 체계 구축 방법
  • 접근 권한과 사용자 허가 설정 전략
  • API와 통신 채널 보안 보호 기법
  • 실제 사례 및 구현 예시 소개

엣지 AI의 윤리적 고려사항

  • 엣지 AI 배포 시 마주하게 되는 윤리적 이슈들 이해하기
  • AI 모델의 편향성 및 공정성 문제 해결 방법
  • 투명한 운영 방식과 책임감 있는 행동 실천법
  • 윤리 지침 및 규제 요건 준수 방안

관련 법규 및 표준 준수 전략

  • GDPR, HIPAA 등 주요 규제 지침과 기준이 무엇인지 이해합니다.
  • 엣지 AI 배포 과정에서 법규 준수를 보장하는 방법
  • 보안·개인정보 보호 감사 수행 절차
  • 규제 준수 실현을 위한 사례 소개

성능과 보안 사이의 균형 유지 방법

  • 엣지 AI 애플리케이션에서 최적의 성능과 안정적인 보안을 동시에 달성하는 방안
  • 성능 저하 없이 보안성을 향상시키는 기술들 소개
  • 안전한 엣지 AI 개발을 위한 도구 및 프레임워크 활용법
  • 실제 사례와 적용 방법 안내

사고 대응 계획 수립과 복구 전략

  • 엣지 AI 애플리케이션을 위한 체계적인 사고 대응 계획 마련법
  • 보안 침해 발생 시 조사 및 분석 절차 수행 방법
  • 피해 복구 전략과 비즈니스 연속성 계획 수립법
  • 사고 대응 관련 실제 연습 기회 제공

보안 평가 및 감사 수행법

  • 엣지 AI 시스템에 대한 종합적인 보안 진단 방법
  • 보안 감사를 위한 도구와 체계적인 접근법
  • 발견된 보안 취약점 해결 전략
  • 실제 적용 사례 및 효과 검증 방법

혁신적인 활용 방안과 새로운 기회들

  • 엣지 AI의 첨단 보안 활용 전략
  • 성공적으로 구현된 안전한 엣지 AI 사례 상세 분석
  • 유익한 경험과 배운 점들 정리하기
  • 향후 엣지 AI 보안 발전 방향 및 새로운 기회 예측

실습 프로젝트 및 연습 과제

  • 엣지 AI 애플리케이션의 보안 평가 직접 수행하기
  • 현실적인 시나리오 기반 실습 과제 제공
  • 협력 중심 그룹 활동 기회 제공
  • 결과 발표와 피드백 교환 시간 마련

요약 및 향후 학습 방향 안내

요건

  • AI 및 머신러닝 개념에 대한 기본 이해
  • 사이버보안 원리에 대한 기초 지식
  • 프로그래밍 언어 활용 경험(파이썬 권장)

수강 대상

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

참가자 수


참가자별 가격

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