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Plan du cours
Introduction à la Sécurité et à la Confidentialité dans l'IA aux Bords
- Aperçu de l'IA aux bords et de ses défis uniques en matière de sécurité et de confidentialité
- Différences clés entre la sécurité aux bords et dans le cloud
- Tendances actuelles et menaces émergentes dans la sécurité de l'IA aux bords
- Études de cas et incidents réels
Sécurisation des Dispositifs aux Bords
- Meilleures pratiques pour sécuriser le matériel aux bords
- Mise en œuvre du démarrage sécurisé et de la racine de confiance matérielle
- Protection des données au repos et en transit sur les dispositifs aux bords
- Études de cas des déploiements sécurisés de dispositifs aux bords
Confidentialité des Données dans l'IA aux Bords
- Garantir la confidentialité des données dans les applications d'IA aux bords
- Techniques pour anonymiser et chiffrer les données
- Techniques de machine learning respectueuses de la vie privée
- Études de cas des applications d'IA aux bords axées sur la confidentialité
Détection et Mitigation des Menaces
- Identifier les menaces potentielles et les vulnérabilités dans l'IA aux bords
- Mise en œuvre de systèmes de détection et de prévention des intrusions
- Surveillance et réponse en temps réel aux menaces
- Exercices pratiques de détection et mitigation des menaces
Authentification et Contrôle d'Accès
- Mise en œuvre de mécanismes d'authentification robustes pour les dispositifs aux bords
- Gestion du contrôle d'accès et des permissions utilisateur
- Sécurisation des API et des canaux de communication
- Exemples pratiques et études de cas
Considérations Éthiques dans l'IA aux Bords
- Comprendre les défis éthiques des déploiements d'IA aux bords
- Traiter le biais et la justice dans les modèles AI
- Assurer la transparence et la responsabilité
- Conformité avec les lignes directrices et réglementations éthiques
Conformité Réglementaire
- Aperçu des régulations et normes pertinentes (RGPD, HIPAA, etc.)
- Assurer la conformité dans les déploiements d'IA aux bords
- Effectuer des audits de sécurité et de confidentialité
- Études de cas de conformité réglementaire dans l'IA aux bords
Equilibre entre Performance et Sécurité
- Balancer la performance et la sécurité dans les applications d'IA aux bords
- Techniques pour optimiser la sécurité sans compromettre la performance
- Outils et cadres pour le développement sécurisé de l'IA aux bords
- Exemples pratiques et études de cas
Gestion des Incidents et Rétablissement
- Développer des plans de gestion des incidents pour les applications d'IA aux bords
- Effectuer des enquêtes sur les violations de sécurité
- Mettre en œuvre des stratégies de rétablissement et des plans de continuité des activités
- Exercices pratiques de gestion des incidents
Évaluations et Audits de Sécurité
- Effectuer des évaluations de sécurité approfondies pour l'IA aux bords
- Outils et méthodologies pour les audits de sécurité
- Identifier et traiter les lacunes en matière de sécurité
- Exemples pratiques et études de cas
Cas Innovants et Applications
- Applications avancées de sécurité dans l'IA aux bords
- Études de cas approfondies des déploiements sécurisés d'IA aux bords
- Succès et leçons apprises
- Tendances futures et opportunités dans la sécurité de l'IA aux bords
Projets et Exercices Pratiques
- Effectuer une évaluation de sécurité pour une application d'IA aux bords
- Projet réels et scénarios
- Exercices en groupe collaboratif
- Présentations des projets et feedback
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
- Des connaissances de base en matière de principes de cybersécurité
- Expérience avec les langages de programmation (Python recommandé)
Public cible
- Professionnels en cybersécurité
- Administrateurs système
- Chercheurs en éthique de l'IA
14 Heures