Plan du cours

Introduction à la Sécurité et à la Confidentialité dans l'IA aux Bords

  • Aperçu de l'IA aux bords et de ses défis uniques en matière de sécurité et de confidentialité
  • Différences clés entre la sécurité aux bords et dans le cloud
  • Tendances actuelles et menaces émergentes dans la sécurité de l'IA aux bords
  • Études de cas et incidents réels

Sécurisation des Dispositifs aux Bords

  • Meilleures pratiques pour sécuriser le matériel aux bords
  • Mise en œuvre du démarrage sécurisé et de la racine de confiance matérielle
  • Protection des données au repos et en transit sur les dispositifs aux bords
  • Études de cas des déploiements sécurisés de dispositifs aux bords

Confidentialité des Données dans l'IA aux Bords

  • Garantir la confidentialité des données dans les applications d'IA aux bords
  • Techniques pour anonymiser et chiffrer les données
  • Techniques de machine learning respectueuses de la vie privée
  • Études de cas des applications d'IA aux bords axées sur la confidentialité

Détection et Mitigation des Menaces

  • Identifier les menaces potentielles et les vulnérabilités dans l'IA aux bords
  • Mise en œuvre de systèmes de détection et de prévention des intrusions
  • Surveillance et réponse en temps réel aux menaces
  • Exercices pratiques de détection et mitigation des menaces

Authentification et Contrôle d'Accès

  • Mise en œuvre de mécanismes d'authentification robustes pour les dispositifs aux bords
  • Gestion du contrôle d'accès et des permissions utilisateur
  • Sécurisation des API et des canaux de communication
  • Exemples pratiques et études de cas

Considérations Éthiques dans l'IA aux Bords

  • Comprendre les défis éthiques des déploiements d'IA aux bords
  • Traiter le biais et la justice dans les modèles AI
  • Assurer la transparence et la responsabilité
  • Conformité avec les lignes directrices et réglementations éthiques

Conformité Réglementaire

  • Aperçu des régulations et normes pertinentes (RGPD, HIPAA, etc.)
  • Assurer la conformité dans les déploiements d'IA aux bords
  • Effectuer des audits de sécurité et de confidentialité
  • Études de cas de conformité réglementaire dans l'IA aux bords

Equilibre entre Performance et Sécurité

  • Balancer la performance et la sécurité dans les applications d'IA aux bords
  • Techniques pour optimiser la sécurité sans compromettre la performance
  • Outils et cadres pour le développement sécurisé de l'IA aux bords
  • Exemples pratiques et études de cas

Gestion des Incidents et Rétablissement

  • Développer des plans de gestion des incidents pour les applications d'IA aux bords
  • Effectuer des enquêtes sur les violations de sécurité
  • Mettre en œuvre des stratégies de rétablissement et des plans de continuité des activités
  • Exercices pratiques de gestion des incidents

Évaluations et Audits de Sécurité

  • Effectuer des évaluations de sécurité approfondies pour l'IA aux bords
  • Outils et méthodologies pour les audits de sécurité
  • Identifier et traiter les lacunes en matière de sécurité
  • Exemples pratiques et études de cas

Cas Innovants et Applications

  • Applications avancées de sécurité dans l'IA aux bords
  • Études de cas approfondies des déploiements sécurisés d'IA aux bords
  • Succès et leçons apprises
  • Tendances futures et opportunités dans la sécurité de l'IA aux bords

Projets et Exercices Pratiques

  • Effectuer une évaluation de sécurité pour une application d'IA aux bords
  • Projet réels et scénarios
  • Exercices en groupe collaboratif
  • Présentations des projets et feedback

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
  • Des connaissances de base en matière de principes de cybersécurité
  • Expérience avec les langages de programmation (Python recommandé)

Public cible

  • Professionnels en cybersécurité
  • Administrateurs système
  • Chercheurs en éthique de l'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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