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Plan du cours

Introduction à la confidentialité dans les déploiements d'IA

  • Défis de la confidentialité dans les systèmes d'IA
  • Rôle d'Ollama dans les environnements soucieux de la confidentialité
  • Aperçu des considérations de conformité (RGPD, HIPAA, etc.)

Conteneurisation et déploiement sécurisés

  • Durcissement des environnements Docker et Kubernetes
  • Techniques de sécurité réseau et d'isolation
  • Gestion des secrets et rotation des clés

Inférence sur les appareils et sur site (on-premise)

  • Avantages de l'inférence locale pour la confidentialité
  • Schémas de déploiement en périphérie (edge)
  • Équilibre entre performance et conformité

Confidentialité différentielle et protection des données

  • Principes de la confidentialité différentielle
  • Application de mécanismes de bruit aux workflows d'IA
  • Stratégies de minimisation des données et d'anonymisation

Journalisation, surveillance et audit

  • Pratiques de journalisation sécurisées
  • Traces d'audit pour la conformité
  • Surveillance et alertes en temps réel

Contrôle d'accès et application des politiques

  • Contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC)
  • Application des politiques avec Open Policy Agent
  • Cadres de gouvernance des données

Études de cas et meilleures pratiques

  • Déploiement d'Ollama dans les industries réglementées
  • Équilibre entre utilité et confidentialité
  • Leçons tirées des implémentations réelles

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des principes de sécurité informatique
  • Expérience avec la conteneurisation et le déploiement
  • Connaissance des cadres de conformité tels que le RGPD ou HIPAA

Public cible

  • Ingénieurs en sécurité
  • Architectes IT
  • Officiers de la protection des données
  • Équipes en charge de la conformité
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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