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Schulungsübersicht

Einführung in datenschutzkonforme KI

  • Grundprinzipien des Datenschutzes in Mobilanwendungen
  • Regulatorische Treiber für On-Device-KI
  • Vorteile und Einschränkungen der lokalen Verarbeitung

Nano Banana für den On-Device-Datenschutz verstehen

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

Datenverarbeitung und Techniken für die lokale Verarbeitung

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

Implementierung datenschutzschützender KI-Funktionen

  • Erstellung KI-gesteuerter Funktionen ohne Übertragung von Nutzerdaten
  • Gestaltung von Workflows, die in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen oder Compliance eingesetzt werden können
  • Sicherstellung der Datenisolierung zwischen App-Komponenten

Sicherheitsüberlegungen für On-Device-Modelle

  • Schutz der Modelle vor Extraktion oder Manipulation
  • Sicheres Sandboxing und Berechtigungsmanagement
  • Drohmodellierung für mobile KI-Systeme

Compliance und regulatorische Ausrichtung

  • Verständnis der Auswirkungen von DSGVO, HIPAA und Vorschriften im Finanzsektor
  • Dokumentierung von Privacy-by-Design-Ansätzen
  • Aufrechterhaltung der Auditierbarkeit ohne Kompromittierung von Nutzerdaten

Testen und Validieren von Datenschutzgarantien

  • Testen von Workflows auf unbeabsichtigte Datenlecks
  • Bewertung des Abwägungsverhältnisses zwischen Genauigkeit und Datenschutz
  • Kontinuierliche Validierung über App-Updates hinweg

Bereitstellung und Wartung datenschutzbetonter KI-Apps

  • Verwaltung von On-Device-Modellupdates
  • Überwachung von Leistung und Compliance über die Zeit
  • Langfristige Anpassungsfähigkeit der Anwendungen an sich entwickelnde Vorschriften

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

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

Zielgruppe

  • Unternehmens-Teams
  • Compliance-Verantwortliche
  • Entwickler, die sensible Anwendungen erstellen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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