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Schulungsübersicht

Einführung in den datenschutzkonformen KI-Einsatz

  • Grundprinzipien des Datenschutzes in mobilen Anwendungen
  • Regulatorische Treiber für lokale KI-Verarbeitung
  • Vorteile und Grenzen der lokalen Verarbeitung

Verständnis von Nano Banana für den lokalen Datenschutz

  • Modellarchitektur von Nano Banana
  • Sicherheitseigenschaften und lokale Ausführungspfade
  • Unterstützte Plattformen und mobile Integrationsmuster

Datenverarbeitung und Techniken der lokalen Verarbeitung

  • Sicheres Sammeln und Speichern sensibler Daten auf dem Gerät
  • Minimierung der Datenexposition durch lokale Inferenz
  • Strategien zur Anonymisierung und Pseudonymisierung

Implementierung datenschutzkonformer KI-Funktionen

  • Erstellung KI-gestützter Funktionen ohne Übertragung von Nutzerdaten
  • Gestaltung von Arbeitsabläufen, die für Gesundheitswesen, Finanzen oder Compliance Anforderungen erfüllen
  • Sicherstellung der Datenisolierung zwischen den App-Komponenten

Sicherheitsaspekte für lokale Modelle

  • Schutz von Modellen vor Extraktion oder Manipulation
  • Sichere Sandbox-Technologien und Berechtigungsverwaltung
  • Gefährdungsanalyse für mobile KI-Systeme

Compliance und regulatorische Konformität

  • Verständnis der Auswirkungen von DSGVO, HIPAA und branchenspezifischen Finanzvorschriften
  • Dokumentation von Privacy-by-Design-Ansätzen
  • Aufrechterhaltung der Auditierbarkeit ohne Kompromisse bei Nutzerdaten

Testen und Validieren von Datenschutzgarantien

  • Prüfung von Arbeitsabläufen auf unbeabsichtigte Datenlecks
  • Bewertung des Ausgleichs zwischen Genauigkeit und Datenschutz
  • Kontinuierliche Validierung über App-Updates hinweg

Bereitstellung und Wartung datenschutzorientierter KI-Apps

  • Verwaltung von Modellupdates auf dem Gerät
  • Überwachung der Leistung und Compliance über die Zeit
  • Future-proofing der Anwendungen im Hinblick auf sich entwickelnde Regulierungen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in der mobilen oder Anwendungsentwicklung
  • Erfahrung mit Python, Kotlin oder Swift
  • Grundlegende Vertrautheit mit KI- oder Machine-Learning-Konzepten

Zielgruppe

  • Enterprise-Teams
  • Compliance-Beauftragte
  • Entwickler, die sensible Anwendungen erstellen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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