Plan du cours

Introduction à la confidentialité dans les déploiements IA

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

Sécurisation de la conteneurisation et du déploiement

  • Rendre Docker et les environnements Kubernetes plus robustes
  • Techniques de sécurité réseau et d'isolement
  • Gestion des secrets et rotation des clés

Inference sur appareil et en local

  • Avantages de l'inference locale pour la confidentialité
  • Modèles de déploiement edge
  • Équilibre entre performance et conformité

Confidentialité différentielle et protection des données

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

Journalisation, surveillance et audit

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

Gestion des accès et mise en œuvre des politiques

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

Études de cas et bonnes pratiques

  • Déploiement d'Ollama dans des industries réglementées
  • Équilibre entre l'usabilité et la confidentialité
  • Leçons tirées des mises en œuvre réelles

Récapitulation et étapes suivantes

Pré requis

  • Compréhension des principes de la sécurité IT
  • Expérience avec la containerisation et le déploiement
  • Familiarité avec les cadres de conformité tels que le RGPD ou HIPAA

Public cible

  • Ingénieurs en sécurité
  • Architectes IT
  • Délégués à la protection des données (DPD)
  • Équipes de conformité
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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