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課程簡介

隱私保護AI簡介

  • 移動應用程式中的數據隱私核心原則
  • 端側AI的監管驅動因素
  • 本地處理的優勢與限制

理解用於端側隱私的Nano Banana

  • Nano Banana模型架構
  • 安全屬性和本地執行路徑
  • 支援的平台和移動整合模式

數據處理與本地處理技術

  • 在裝置上安全收集與儲存敏感數據
  • 使用本地推論最小化數據暴露
  • 匿名化和假名化策略

實現隱私保護AI功能

  • 在不傳輸使用者數據的情況下建立AI驅動功能
  • 設計醫療、金融或合規就緒的工作流程
  • 確保應用程式元件間數據隔離

端側模型的安全考慮

  • 保護模型免受提取或篡改
  • 安全沙箱和權限管理
  • 移動AI系統的威脅建模

合規與監管對齊

  • 了解GDPR、HIPAA和金融行業的影響
  • 文件化隱私設計方法
  • 在不影響使用者數據的情況下保持審計性

測試與驗證隱私保證

  • 測試工作流程以防止意外數據洩露
  • 評估準確性與隱私權衡
  • 在應用程式更新中進行持續驗證

隱私專注AI應用的部署與維護

  • 管理端側模型更新
  • 長期監控效能與合規性
  • 為不斷演變的法規使應用程式未來防備

總結與後續步驟

最低要求

  • 了解移動或應用程式開發
  • 具備Python、Kotlin或Swift經驗
  • 對AI或機器學習概念有基本熟悉

目標受眾

  • 企業團隊
  • 合規官員
  • 構建敏感應用開發者
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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