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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à la confidentialité dans les déploiements de l'IA
- Défis de confidentialité dans les systèmes d'IA
- Rôle d'Ollama dans les environnements soucieux de la confidentialité
- Aperçu des considérations de conformité (RGPD, HIPAA, etc.)
Conteneurisation et déploiement sécurisés
- Renforcement des environnements Docker et Kubernetes
- Techniques de sécurité réseau et d'isolation
- Gestion des secrets et rotation des clés
Inférence sur l'appareil et on-premises
- Avantages de l'inférence locale pour la confidentialité
- Modèles de déploiement Edge
- Équilibre entre performance et conformité
Confidentialité différentielle et protection des données
- Principes de la confidentialité différentielle
- Application de mécanismes de bruit aux flux de travail d'IA
- Stratégies de minimisation et d'anonymisation des données
Journalisation, surveillance et audit
- Pratiques de journalisation sécurisée
- Traçabilité pour la conformité
- Surveillance et alertes en temps réel
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 meilleures pratiques
- Déploiement d'Ollama dans les industries réglementées
- Équilibre entre convivialité et confidentialité
- Leçons tirées des implémentations réelles
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des principes de sécurité informatique
- Expérience en conteneurisation et en déploiement
- Connaissance des cadres de conformité tels que le RGPD ou HIPAA
Public cible
- Ingénieurs sécurité
- Architectes IT
- Responsables de la confidentialité des données
- Équipes de conformité