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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