Programa do Curso

Introdução ao Edge AI e Embedded Systems

  • O que é o Edge AI? Casos de uso e restrições
  • Plataformas de hardware de borda e pilhas de software
  • Desafios de segurança em ambientes embarcados e descentralizados

Paisagem de Ameaças para o Edge AI

  • Riscos de acesso físico e manipulação
  • Exemplos adversários e manipulação de modelos
  • Vazamento de dados e ameaças de inversão do modelo

Protegendo o Modelo

  • Estratégias de endurecimento e quantização do modelo
  • Marcação d'água e digitalização de modelos
  • Distilação defensiva e poda

Inferência Encriptada e Execução Segura

  • Ambientes de execução confiáveis (TEEs) para IA
  • Enclaves seguros e computação confidencial
  • Inferência encriptada usando criptografia homomórfica ou SMPC

Detecção de Manipulação e Controles no Nível do Dispositivo

  • Boot seguro e verificação de integridade da firmware
  • Validação de sensores e detecção de anomalias
  • Attestação remota e monitoramento da saúde do dispositivo

Integração borda-Cloud Security

  • Transmissão segura de dados e gerenciamento de chaves
  • Criptografia ponto a ponto e proteção do ciclo de vida dos dados
  • Orquestração de IA na nuvem com restrições de segurança da borda

Práticas Recomendadas e Estratégia de Mitigação de Riscos

  • Modelagem de ameaças para sistemas AI de borda
  • Princípios de design de segurança para inteligência embarcada
  • Resposta a incidentes e gerenciamento de atualizações de firmware

Sumário e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de sistemas embarcados ou ambientes de implantação de IA nos dispositivos de borda
  • Experiência com Python e frameworks ML (por exemplo, TensorFlow Lite, PyTorch Mobile)
  • Familiaridade básica com cibersegurança ou modelos de ameaças IoT

Público-alvo

  • Desenvolvedores de IA embarcada
  • Especialistas em segurança IoT
  • Engenheiros que implantam modelos ML em dispositivos de borda ou restritos
 14 Horas

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