Plan du cours

Introduction à Security and Privacy in Edge AI

  • Vue d'ensemble de l'IA périphérique et de ses défis uniques en matière de sécurité et de protection de la vie privée
  • Principales différences entre la sécurité de l'Edge AI et celle du cloud
  • Tendances actuelles et menaces émergentes en matière de sécurité Edge AI
  • Études de cas et incidents réels

Sécurisation des dispositifs de périphérie

  • Meilleures pratiques pour sécuriser le matériel périphérique
  • Mise en œuvre d'un démarrage sécurisé et d'une racine de confiance matérielle
  • Protéger les données au repos et en transit sur les dispositifs de périphérie
  • Études de cas de déploiements de dispositifs de périphérie sécurisés

Confidentialité des données dans l'Edge AI

  • Garantir la confidentialité des données dans les applications Edge AI
  • Techniques d'anonymisation et de chiffrement des données
  • Techniques d'apprentissage automatique préservant la confidentialité
  • Études de cas d'applications Edge AI axées sur la protection de la vie privée

Détection et atténuation des menaces

  • Identifier les menaces et les vulnérabilités potentielles dans l'Edge AI
  • Mise en œuvre de systèmes de détection et de prévention des intrusions
  • Surveillance et réponse aux menaces en temps réel
  • Exercices pratiques sur la détection et l'atténuation des menaces

Authentification et contrôle Access

  • Mise en œuvre de mécanismes d'authentification robustes pour les appareils périphériques
  • Gestion du contrôle d'accès et des autorisations des utilisateurs
  • Sécurisation des API et des canaux de communication
  • Exemples pratiques et études de cas

Considérations éthiques dans l'Edge AI

  • Comprendre les défis éthiques dans les déploiements d'Edge AI
  • Aborder la question des préjugés et de l'équité dans les modèles d'IA
  • Assurer la transparence et la responsabilité
  • Conformité avec les directives et réglementations éthiques

Conformité aux réglementations

  • Aperçu des réglementations et normes pertinentes (GDPR, HIPAA, etc.)
  • Garantir la conformité dans les déploiements d'Edge AI
  • Réalisation d'audits de sécurité et de confidentialité
  • Études de cas de conformité réglementaire dans l'Edge AI

Compromis de performance et de sécurité

  • Équilibrer les performances et la sécurité dans les applications Edge AI
  • Techniques pour optimiser la sécurité sans compromettre les performances
  • Outils et cadres pour le développement sécurisé de l'Edge AI
  • Exemples pratiques et études de cas

Réponse aux incidents et récupération

  • Élaboration de plans de réponse aux incidents pour les applications Edge AI
  • Mener des enquêtes sur les atteintes à la sécurité
  • Mise en œuvre de stratégies de reprise et de plans de continuité des activités
  • Exercices pratiques de réponse aux incidents

Évaluations et audits de sécurité

  • Réalisation d'évaluations de sécurité complètes pour l'Edge AI
  • Outils et méthodologies pour l'audit de sécurité
  • Identifier et combler les lacunes en matière de sécurité
  • Exemples pratiques et études de cas

Use Cases et applications innovantes

  • Applications de sécurité avancées dans l'Edge AI
  • Études de cas approfondies sur les déploiements sécurisés de l'Edge AI
  • Réussites et enseignements tirés de l'expérience
  • Tendances et opportunités futures en matière de sécurité de l'Edge AI

Projets et exercices pratiques

  • Évaluation de la sécurité d'une application Edge AI
  • Projets et scénarios du monde réel
  • Exercices de groupe en collaboration
  • Présentations de projets et retour d'information

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Connaissance de base des principes de cybersécurité
  • Expérience des langages de programmation (Python recommandé)

Public

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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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