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Schulungsübersicht

Einführung in die Edge-AI-Sicherheit

  • Überblick über die Herausforderungen der Edge-AI-Sicherheit
  • Bedrohungslandschaft: Cyberangriffe auf Edge-Geräte
  • Regulatorische Compliance und Sicherheitsrahmenwerke

Verschlüsselung und Authentifizierung für Edge AI

  • Datenverschlüsselungstechniken für sichere KI-Modelle
  • Hardware-basierte Sicherheit: TPM und Secure Enclaves
  • Implementierung starker Authentifizierungs- und Zugriffskontrollmechanismen

Sichere Bereitstellung und Schutz von KI-Modellen

  • Verhinderung von Adversarial Attacks auf KI-Modelle
  • Techniken zur Modellverschleierung und zum Modelschutz
  • Sicherstellung der Modellintegrität und Vertrauenswürdigkeit

Resilienzstrategien für Edge-AI-Systeme

  • Auslegung fehlertoleranter Edge-AI-Architekturen
  • KI-gestützte Anomalieerkennung für Sicherheitsverletzungen
  • Automatisierte Mechanismen zur Bedrohungsbekämpfung

Sichere Edge-zu-Cloud-Kommunikation

  • Implementierung sicherer Kommunikationsprotokolle
  • Datenschutz und Federated Learning in Edge AI
  • Sicherstellung der Einhaltung branchenspezifischer Sicherheitsstandards

Zukunftstrends und Best Practices in der Edge-AI-Sicherheit

  • KI-gestützte Cybersecurity für das Edge Computing
  • Aufkommende Bedrohungen und sich entwickelnde Sicherheitsstrategien
  • Ethische Aspekte in der KI-Sicherheit

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Vertieftes Verständnis von KI- und Machine-Learning-Konzepten
  • Erfahrung mit Cybersecurity-Grundsätzen und Verschlüsselungstechniken
  • Vertrautheit mit IoT- und Edge-Computing-Umgebungen

Zielgruppe

  • Cybersecurity-Experten
  • KI-Ingenieure
  • IoT-Entwickler
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (4)

Kommende Kurse

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