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Struttura del corso

Introduzione alla Privacy nelle Implementazioni di AI

  • Sfide relative alla privacy nei sistemi di AI
  • Il ruolo di Ollama negli ambienti attenti alla privacy
  • Panoramica delle considerazioni di conformità (GDPR, HIPAA, ecc.)

Containerizzazione e Implementazione Sicure

  • Rafforzamento degli ambienti Docker e Kubernetes
  • Tecniche di sicurezza e isolamento di rete
  • Gestione dei segreti e rotazione delle chiavi

Inferenza On-Device e On-Prem

  • Vantaggi dell'inferenza locale per la privacy
  • Modelli di implementazione edge
  • Equilibrio tra prestazioni e conformità

Privacy Differenziale e Protezione dei Dati

  • Principi della privacy differenziale
  • Applicazione di meccanismi di rumore nei flussi di lavoro AI
  • Strategie di minimizzazione e anonimizzazione dei dati

Logging, Monitoraggio e Audit

  • Pratiche sicure di logging
  • Tracce di audit per la conformità
  • Monitoraggio e allertamento in tempo reale

Controllo degli Accessi e Applicazione delle Policy

  • Controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC)
  • Applicazione delle policy con Open Policy Agent
  • Framework di governance dei dati

Studi di Caso e Best Practices

  • Implementazione di Ollama in settori regolamentati
  • Equilibrio tra usabilità e privacy
  • Lezioni apprese da implementazioni reali

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Conoscenza dei principi di sicurezza IT
  • Esperienza con la containerizzazione e l'implementazione
  • Familiarità con i framework di conformità come GDPR o HIPAA

Pubblico di Riferimento

  • Ingegneri della sicurezza
  • Architetti IT
  • Responsabili della privacy
  • Team di conformità
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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