Kerangka Materi

Pendahuluan Privasi dalam Deployments AI

  • Tantangan privasi dalam sistem AI
  • Peran Ollama dalam lingkungan yang peduli privasi
  • Tinjauan pertimbangan kompliance (GDPR, HIPAA, dll.)

Penyandian dan Penyebaran Konteiner yang Aman

  • Memperkuat lingkungan Docker dan Kubernetes
  • Teknik keamanan jaringan dan isolasi
  • Pengelolaan rahasia dan rotasi kunci

Inference di Perangkat dan di Tempat

  • Keuntungan inferensi lokal untuk privasi
  • Polanya penyebaran tepi
  • Menyeimbangkan kinerja dengan kompliance

Privasi Diferensial dan Perlindungan Data

  • Prinsip-prinsip privasi diferensial
  • Menerapkan mekanisme noise ke dalam workflow AI
  • Strategi minimasi dan anonymisasi data

Pengarsipan, Pemantauan, dan Audit

  • Praktik pengarsipan yang aman
  • Jalur audit untuk kompliance
  • Pemantauan dan pengingat waktu nyata

Kontrol Akses dan Pelaksanaan Kebijakan

  • Kontrol akses berbasis peran (RBAC)
  • Pelaksanaan kebijakan dengan Open Policy Agent
  • Kerangka kerja pengelolaan data

Kasus Studi dan Prinsip-Prinsip Terbaik

  • Menyebarkan Ollama di industri teratur
  • Menyeimbangkan kemudahan penggunaan dan privasi
  • Pelajaran dari implementasi dunia nyata

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengertian tentang prinsip keamanan TI
  • Pengalaman dengan containerisasi dan penempatan
  • Kenalan dengan kerangka komplians seperti GDPR atau HIPAA

Audience

  • Insinyur keamanan
  • Arsitek TI
  • Pejabat privasi
  • Tim komplians
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait