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Plan du cours

Introduction à la sécurité de l'Edge AI

  • Aperçu des défis de sécurité de l'Edge AI
  • Paysage des menaces : cyberattaques sur les périphériques de bout en bout
  • Conformité réglementaire et cadres de sécurité

Chiffrement et authentification pour l'Edge AI

  • Techniques de chiffrement des données pour des modèles IA sécurisés
  • Sécurité matérielle : TPM et enclaves sécurisées
  • Mise en œuvre d'une authentification forte et du contrôle d'accès

Déploiement et protection sécurisée des modèles IA

  • Prévention des attaques adverses sur les modèles IA
  • Techniques d'obfuscation et de protection des modèles
  • Garantie de l'intégrité et de la fiabilité des modèles

Stratégies de résilience pour les systèmes Edge AI

  • Conception d'architectures Edge AI tolérantes aux pannes
  • Détection d'anomalies pilotée par l'IA pour les violations de sécurité
  • Mécanismes de réponse automatisée aux menaces

Communication sécurisée Edge-Cloud

  • Mise en œuvre de protocoles de communication sécurisés
  • Confidentialité des données et apprentissage fédéré dans l'Edge AI
  • Garantie de la conformité aux normes de sécurité de l'industrie

Tendances futures et bonnes pratiques en matière de sécurité Edge AI

  • Cybersécurité alimentée par l'IA pour le computing périphérique
  • Menaces émergentes et évolution des stratégies de sécurité
  • Aspects éthiques de la sécurité de l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension avancée des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
  • Expérience avec les principes de cybersécurité et les techniques de chiffrement
  • Connaissance des environnements IoT et Edge computing

Participants

  • Professionnels de la cybersécurité
  • Ingénieurs IA
  • Développeurs IoT
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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