Đề cương khóa học

Giới thiệu về Bảo mật và Quyền riêng tư trong Edge AI

  • Tổng quan về Edge AI và những thách thức bảo mật và quyền riêng tư độc đáo của nó
  • Sự khác biệt chính giữa bảo mật biên và bảo mật đám mây
  • Xu hướng hiện tại và các mối đe dọa mới nổi trong bảo mật Edge AI
  • Các nghiên cứu điển hình và sự cố trong thế giới thực

Bảo mật Thiết bị Biên

  • Các phương pháp hay nhất để bảo mật phần cứng biên
  • Triển khai khởi động an toàn và gốc tin cậy phần cứng
  • Bảo vệ dữ liệu khi lưu trữ và truyền tải trên các thiết bị biên
  • Các nghiên cứu điển hình về triển khai thiết bị biên an toàn

Quyền riêng tư Dữ liệu trong Edge AI

  • Đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu trong các ứng dụng Edge AI
  • Các kỹ thuật ẩn danh và mã hóa dữ liệu
  • Các kỹ thuật học máy bảo toàn quyền riêng tư
  • Các nghiên cứu điển hình về các ứng dụng Edge AI tập trung vào quyền riêng tư

Phát hiện và Giảm thiểu Mối đe dọa

  • Xác định các mối đe dọa và lỗ hổng tiềm ẩn trong Edge AI
  • Triển khai hệ thống phát hiện và ngăn chặn xâm nhập
  • Giám sát và ứng phó với các mối đe dọa theo thời gian thực
  • Các bài tập thực hành về phát hiện và giảm thiểu mối đe dọa

Xác thực và Kiểm soát Access

  • Triển khai các cơ chế xác thực mạnh mẽ cho các thiết bị biên
  • Quản lý kiểm soát truy cập và quyền người dùng
  • Bảo mật API và các kênh liên lạc
  • Các ví dụ và nghiên cứu điển hình thực tế

Các Vấn đề Đạo đức trong Edge AI

  • Hiểu các thách thức về đạo đức trong triển khai Edge AI
  • Giải quyết sự thiên vị và công bằng trong các mô hình AI
  • Đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình
  • Tuân thủ các hướng dẫn và quy định về đạo đức

Tuân thủ Quy định

  • Tổng quan về các quy định và tiêu chuẩn liên quan (GDPR, HIPAA, v.v.)
  • Đảm bảo tuân thủ trong triển khai Edge AI
  • Thực hiện kiểm tra bảo mật và quyền riêng tư
  • Các nghiên cứu điển hình về tuân thủ quy định trong Edge AI

Đánh đổi giữa Hiệu suất và Bảo mật

  • Cân bằng hiệu suất và bảo mật trong các ứng dụng Edge AI
  • Các kỹ thuật tối ưu hóa bảo mật mà không ảnh hưởng đến hiệu suất
  • Các công cụ và khung phát triển Edge AI an toàn
  • Các ví dụ và nghiên cứu điển hình thực tế

Ứng phó và Khôi phục Sự cố

  • Phát triển kế hoạch ứng phó sự cố cho các ứng dụng Edge AI
  • Thực hiện điều tra vi phạm bảo mật
  • Triển khai các chiến lược khôi phục và kế hoạch liên tục kinh doanh
  • Các bài tập thực hành về ứng phó sự cố

Đánh giá và Kiểm toán Bảo mật

  • Thực hiện đánh giá bảo mật toàn diện cho Edge AI
  • Các công cụ và phương pháp kiểm toán bảo mật
  • Xác định và giải quyết các lỗ hổng bảo mật
  • Các ví dụ và nghiên cứu điển hình thực tế

Các Use Case và Ứng dụng Sáng tạo

  • Các ứng dụng bảo mật tiên tiến trong Edge AI
  • Nghiên cứu điển hình chuyên sâu về triển khai Edge AI an toàn
  • Câu chuyện thành công và bài học kinh nghiệm
  • Xu hướng và cơ hội trong tương lai về bảo mật Edge AI

Các Dự án và Bài tập Thực hành

  • Thực hiện đánh giá bảo mật cho một ứng dụng Edge AI
  • Các dự án và kịch bản trong thế giới thực
  • Các bài tập nhóm hợp tác
  • Trình bày dự án và phản hồi

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Sự hiểu biết về các khái niệm AI và học máy
  • Kiến thức cơ bản về các nguyên tắc bảo mật mạng
  • Kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình (Python được khuyến nghị)

Đối tượng

  • Chuyên gia bảo mật mạng
  • Quản trị viên hệ thống
  • Nghiên cứu viên đạo đức AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories