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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
客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯