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Plan du cours

Introduction à la confidentialité dans les déploiements d’IA

  • Défis liés à la confidentialité dans les systèmes d’IA
  • Rôle d’Ollama dans les environnements sensibles à la confidentialité
  • Aperçu des considérations de conformité (RGPD, HIPAA, etc.)

Déploiement et conteneurisation sécurisés

  • Durcissement des environnements Docker et Kubernetes
  • Techniques de sécurité réseau et d’isolation
  • Gestion des secrets et rotation des clés

Inférence sur appareil et sur site

  • Avantages de l’inférence locale pour la confidentialité
  • Modèles de déploiement périmétrique (edge)
  • Équilibre entre performance et conformité

Confidentialité différentielle et protection des données

  • Principes de la confidentialité différentielle
  • Application de mécanismes de bruit dans les workflows d’IA
  • Stratégies de minimisation des données et d’anonymisation

Journalisation, surveillance et audit

  • Pratiques de journalisation sécurisées
  • Traces d’audit pour la conformité
  • Surveillance en temps réel et alertes

Contrôle d’accès et application des politiques

  • Contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC)
  • Application des politiques avec Open Policy Agent
  • Cadres de gouvernance des données

Études de cas et bonnes pratiques

  • Déploiement d’Ollama dans les secteurs réglementés
  • Équilibre entre facilité d’utilisation et confidentialité
  • Leçons tirées de mises en œuvre réelles

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des principes de sécurité informatique
  • Expérience en conteneurisation et déploiement
  • Connaissance des cadres de conformité tels que le RGPD ou la HIPAA

Public cible

  • Ingénieurs en sécurité
  • Architectes informatiques
  • Responsables de la confidentialité des données
  • Équipes chargées de la conformité
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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