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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in datenschutzorientierte KI
- Kernprinzipien des Datenschutzes in mobilen Anwendungen
- Regulatorische Treiber für KI auf dem Gerät
- Vorteile und Einschränkungen der lokalen Verarbeitung
Nano Banana für den Datenschutz auf dem Gerät verstehen
- Modellarchitektur von Nano Banana
- Sicherheitseigenschaften und lokale Ausführungspfade
- Unterstützte Plattformen und mobile Integrationsmuster
Datenverarbeitung und Techniken der lokalen Verarbeitung
- Sichere Erfassung und Speicherung sensibler Daten auf dem Gerät
- Minimierung der Datenexposition durch lokale Inferenz
- Strategien zur Anonymisierung und Pseudonymisierung
Implementierung datenschutzschützender KI-Funktionen
- Erstellung von KI-gestützten Funktionen, ohne Benutzerdaten zu übertragen
- Gestaltung von Workflows, die für Gesundheitswesen, Finanzen oder Compliance-Aspekte geeignet sind
- Sicherstellung der Datenisolierung über App-Komponenten hinweg
Sicherheitserwägungen für Modelle auf dem Gerät
- Schutz der Modelle vor Extraktion oder Manipulation
- Sicheres Sandboxing und Berechtigungsverwaltung
- Gefährdungsanalyse (Threat Modeling) für mobile KI-Systeme
Compliance und regulatorische Übereinstimmung
- Verständnis der Implikationen der DSGVO, HIPAA und des Finanzsektors
- Dokumentierung von Ansätzen zur „Privacy-by-Design“
- Aufrechterhaltung der Auditierbarkeit, ohne Benutzerdaten zu gefährden
Testen und Validieren von Datenschutzgarantien
- Testen von Workflows auf ungewollte Datenlecks
- Bewertung der Kompromisse zwischen Genauigkeit und Datenschutz
- Kontinuierliche Validierung über App-Updates hinweg
Deployment und Wartung datenschutzbewusster KI-Apps
- Verwaltung von Modell-Updates auf dem Gerät
- Überwachung von Leistung und Compliance im Zeitverlauf
- Aufrechterhaltung der Zukunftssicherheit der Anwendungen für sich wandelnde Regulierungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis in der mobilen oder allgemeinen Anwendungsentwicklung
- Erfahrung mit Python, Kotlin oder Swift
- Grundlegende Vertrautheit mit Konzepten der KI oder des maschinellen Lernens
Zielgruppe
- Unternehmens-Teams
- Compliance-Officer
- Entwickler, die sensible Anwendungen erstellen
Erfahrungsberichte (1)
Fluss, Vibe und Thema der Präsentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung
