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Temario del curso
Introducción a la seguridad y privacidad en el Edge AI
- Visión general del Edge AI y sus desafíos únicos de seguridad y privacidad
- Diferencias clave entre la seguridad en el Edge y la nube
- Tendencias actuales y amenazas emergentes en la seguridad del Edge AI
- Estudios de caso reales e incidentes relevantes
Proteger dispositivos periféricos
- Mejores prácticas para proteger el hardware periférico
- Implementar arranque seguro y raíz de confianza de hardware
- Proteger datos en reposo y en tránsito en dispositivos periféricos
- Estudios de caso de despliegues seguros de dispositivos periféricos
Privacidad de datos en el Edge AI
- Garantizar la privacidad de datos en aplicaciones de Edge AI
- Técnicas de anonimización y cifrado de datos
- Técnicas de aprendizaje automático que preservan la privacidad
- Estudios de caso de aplicaciones de Edge AI centradas en la privacidad
Detección y mitigación de amenazas
- Identificar amenazas y vulnerabilidades potenciales en el Edge AI
- Implementar sistemas de detección y prevención de intrusiones
- Monitoreo y respuesta a amenazas en tiempo real
- Ejercicios prácticos en detección y mitigación de amenazas
Autenticación y control de acceso
- Implementar mecanismos de autenticación robustos para dispositivos periféricos
- Gestionar el control de acceso y los permisos de usuario
- Proteger las APIs y los canales de comunicación
- Ejemplos prácticos y estudios de caso
Consideraciones éticas en el Edge AI
- Comprender los desafíos éticos en los despliegues de Edge AI
- Abordar el sesgo y la equidad en los modelos de IA
- Garantizar la transparencia y la responsabilidad
- Cumplimiento con las directrices éticas y las normativas
Cumplimiento normativo
- Visión general de las regulaciones y estándares relevantes (RGPD, HIPAA, etc.)
- Garantizar el cumplimiento en los despliegues de Edge AI
- Realizar auditorías de seguridad y privacidad
- Estudios de caso de cumplimiento normativo en Edge AI
Compensaciones entre rendimiento y seguridad
- Equilibrar el rendimiento y la seguridad en aplicaciones de Edge AI
- Técnicas para optimizar la seguridad sin comprometer el rendimiento
- Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo seguro de Edge AI
- Ejemplos prácticos y estudios de caso
Respuesta a incidentes y recuperación
- Desarrollar planes de respuesta a incidentes para aplicaciones de Edge AI
- Realizar investigaciones sobre brechas de seguridad
- Implementar estrategias de recuperación y planes de continuidad del negocio
- Ejercicios prácticos en respuesta a incidentes
Evaluaciones de seguridad y auditorías
- Realizar evaluaciones de seguridad integrales para Edge AI
- Herramientas y metodologías para la auditoría de seguridad
- Identificar y abordar las deficiencias de seguridad
- Ejemplos prácticos y estudios de caso
Casos de uso e innovaciones aplicadas
- Aplicaciones avanzadas de seguridad en Edge AI
- Estudios de caso detallados de despliegues seguros de Edge AI
- Historias de éxito y aprendizajes clave
- Tendencias futuras y oportunidades en la seguridad del Edge AI
Proyectos prácticos y ejercicios
- Realizar una evaluación de seguridad para una aplicación de Edge AI
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios colaborativos en grupo
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Conocimientos básicos de principios de ciberseguridad
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
Público objetivo
- Profesionales de la ciberseguridad
- Administradores de sistemas
- Investigadores de ética en IA
14 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática