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 課程時長 14 時間:

課程簡介

隐私保护AI简介

  • 移动应用中数据隐私的核心原则
  • 端侧AI的监管驱动因素
  • 本地处理的优势与局限

理解Nano Banana的端侧隐私能力

  • Nano Banana模型架构
  • 安全属性与本地执行路径
  • 支持的平台与移动集成模式

数据处理与本地处理技术

  • 在设备端安全地收集和存储敏感数据
  • 利用本地推理最小化数据暴露
  • 匿名化与假名化策略

实现隐私保护AI功能

  • 在不传输用户数据的情况下创建AI驱动功能
  • 设计适用于医疗、金融或合规环境的工作流
  • 确保应用各组件之间的数据隔离

端侧模型的安全考量

  • 防止模型被提取或篡改
  • 安全沙箱与权限管理
  • 移动AI系统的威胁建模

合规与监管对齐

  • 理解GDPR、HIPAA及金融行业的影响
  • 记录隐私设计方法
  • 在保护用户数据的同时保持可审计性

测试与验证隐私保障

  • 测试工作流以防止意外数据泄露
  • 评估准确性与隐私之间的权衡
  • 在应用更新过程中持续验证

隐私重点AI应用的部署与维护

  • 管理端侧模型更新
  • 长期监控性能与合规性
  • 使应用适应未来不断演变的法规

总结与后续步骤

最低要求

  • 了解移动或应用开发
  • 具有Python、Kotlin或Swift经验
  • 基本熟悉AI或机器学习概念

受众

  • 企业团队
  • 合规官
  • 构建敏感应用的开发者

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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