課程簡介

隱私保護AI簡介

  • 移動應用中的數據隱私核心原則。
  • 設備端AI的法規驅動因素。
  • 本地處理的優勢與侷限性。

理解Nano Banana在設備端隱私中的應用

  • Nano Banana模型架構。
  • 安全屬性與本地執行路徑。
  • 支持的平臺與移動集成模式。

數據處理與本地處理技術

  • 在設備端安全收集和存儲敏感數據。
  • 使用本地推理最小化數據暴露。
  • 匿名化與假名化策略。

實現隱私保護AI功能

  • 創建無需傳輸用戶數據的AI驅動功能。
  • 設計適用於醫療、金融或合規的工作流。
  • 確保跨應用組件的數據隔離。

設備端模型的安全考慮

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

合規與法規對齊

  • 理解GDPR、HIPAA及金融領域的影響。
  • 記錄隱私設計方法。
  • 在不泄露用戶數據的情況下保持可審計性。

測試與驗證隱私保障

  • 測試工作流以防止意外數據泄露。
  • 評估準確性與隱私的權衡。
  • 在應用更新中進行持續驗證。

隱私導向AI應用的部署與維護

  • 管理設備端模型更新。
  • 長期監控性能與合規性。
  • 爲應對不斷變化的法規未來驗證應用。

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解移動或應用開發。
  • 具備Python、Kotlin或Swift的經驗。
  • 基本熟悉AI或機器學習概念。

受衆

  • 企業團隊。
  • 合規官。
  • 開發敏感應用的開發者。
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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