Kerangka Materi

Pengenalan Keamanan dan Privasi di Edge AI

  • Tinjauan umum tentang Edge AI dan tantangan keamanan dan privasi yang unik
  • Perbedaan kunci antara keamanan edge dan cloud
  • Tren saat ini dan ancaman emergens di keamanan Edge AI
  • Studi kasus dan insiden dunia nyata

Menjaga Keamanan Perangkat Edge

  • Best practices untuk menjaga keamanan perangkat keras edge
  • Mengimplementasikan secure boot dan hardware root of trust
  • Melindungi data yang diam dan dalam perjalanan di perangkat edge
  • Studi kasus penempatan perangkat edge yang aman

Privasi Data di Edge AI

  • Memastikan privasi data di aplikasi Edge AI
  • Teknik untuk anonymisasi dan enkripsi data
  • Teknik pembelajaran mesin yang memelihara privasi
  • Studi kasus aplikasi Edge AI yang fokus pada privasi

Deteksi dan Mitigasi Ancaman

  • Mengidentifikasi potensi ancaman dan kerentanan di Edge AI
  • Mengimplementasikan sistem deteksi dan pencegahan intrusi
  • Pemantauan dan tanggapan terhadap ancaman secara real-time
  • Latihan praktis dalam deteksi dan mitigasi ancaman

Otentikasi dan Kontrol Akses

  • Mengimplementasikan mekanisme otentikasi yang kuat untuk perangkat edge
  • Mengelola kontrol akses dan izin pengguna
  • Memastikan keamanan API dan saluran komunikasi
  • Contoh praktis dan studi kasus

Pertimbangan Etika di Edge AI

  • Memahami tantangan etika dalam penempatan Edge AI
  • Mengatasi bias dan ketidakadilan di model AI
  • Memastikan transparansi dan tanggung jawab
  • Kelayakan dengan pedoman dan peraturan etika

Pelaksanaan Peraturan

  • Tinjauan umum tentang peraturan dan standar yang relevan (GDPR, HIPAA, dll.)
  • Memastikan kelayakan dalam penempatan Edge AI
  • Melakukan audit keamanan dan privasi
  • Studi kasus pelaksanaan peraturan di Edge AI

Perdagangan Off dan Keamanan

  • Membuat keseimbangan antara kinerja dan keamanan di aplikasi Edge AI
  • Teknik untuk mengoptimalkan keamanan tanpa mengorbankan kinerja
  • Alat dan kerangka kerja untuk pengembangan Edge AI yang aman
  • Contoh praktis dan studi kasus

Tanggapan dan Pemulihan Insiden

  • Mengembangkan rencana tanggapan insiden untuk aplikasi Edge AI
  • Melakukan investigasi pelanggaran keamanan
  • Mengimplementasikan strategi pemulihan dan rencana ketersediaan bisnis
  • Latihan praktis dalam tanggapan insiden

Penilaian dan Audit Keamanan

  • Melakukan penilaian keamanan yang komprehensif untuk Edge AI
  • Alat dan metodologi untuk audit keamanan
  • Mengidentifikasi dan mengatasi celah keamanan
  • Contoh praktis dan studi kasus

Penggunaan dan Aplikasi Inovatif

  • Aplikasi keamanan maju di Edge AI
  • Studi kasus mendalam tentang penempatan Edge AI yang aman
  • Cerita sukses dan pelajaran yang dipelajari
  • Tren dan kesempatan masa depan di keamanan Edge AI

Proyek dan Latihan Praktek

  • Melakukan penilaian keamanan untuk aplikasi Edge AI
  • Proyek dan skenario dunia nyata
  • Latihan kelompok kolaboratif
  • Presentasi proyek dan umpan balik

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Penguasaan konsep AI dan machine learning
  • Pengetahuan dasar prinsip keamanan siber
  • Pengalaman dengan bahasa pemrograman (Python direkomendasikan)

Penonton

  • Profesional keamanan siber
  • Administrator sistem
  • Peneliti etika AI
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait