Asegura sistemas de IA — ¡Inscríbete ya! Curso en inglés para dominar la seguridad en LLM y RAG

Las aplicaciones modernas de IA introducen retos de seguridad que las defensas tradicionales no pueden resolver por completo. En este curso aprenderás, de forma práctica y enfocada a la ingeniería, a identificar las nuevas vías de ataque en sistemas basados en LLM, pipelines de recuperación (RAG), agentes, conectores de datos y bases de datos vectoriales, y cómo diseñar arquitecturas seguras que mitiguen esos riesgos.

Verás cómo los atacantes explotan modelos y cómo se produce la filtración de datos a través de prompts y respuestas; aprenderás a aplicar controles en las capas correctas, diseñar guardrails y firewalls para IA, y a integrar prácticas de seguridad en el ciclo de vida del desarrollo de IA. El curso incluye plantillas, blueprints, matrices de evaluación y una hoja de ruta clara a 30, 60 y 90 días para adoptar controles en entornos reales.

Lo que aprenderás:

• Identificar los riesgos actuales de GenAI y comprender cómo los atacantes explotan LLM y pipelines RAG.
• Aplicar un diseño de seguridad en capas para reforzar cada componente de una aplicación de IA.
• Crear modelos de amenaza detallados para IA y asociar cada amenaza con medidas de control concretas.
• Configurar firewalls para IA y guardrails en tiempo de ejecución para gestionar prompts, respuestas y acciones de herramientas.
• Integrar prácticas de seguridad en los flujos de trabajo de desarrollo de IA, incluyendo verificaciones de datasets y automatización de evaluaciones.
• Implementar identidad, autorización y acceso con alcance para endpoints e integraciones de IA.
• Aplicar gobernanza de datos en sistemas RAG mediante reglas de acceso, etiquetado y patrones de recuperación segura.
• Utilizar plataformas de SPM para mantener visibilidad sobre modelos, datasets, conectores y violaciones de políticas.
• Construir pipelines de observabilidad para registrar prompts, respuestas, decisiones y métricas de calidad del modelo.
• Diseñar una estrategia de seguridad unificada para IA y convertirla en acciones claras a 30, 60 y 90 días.

Contenido del curso:

• Secciones: 3
• Clases: 20
• Duración: 6h 7m

Requisitos:

• Conocimientos básicos en tecnología, ingeniería o desarrollo de sistemas.
• Exposición opcional a conceptos de aprendizaje automático o herramientas basadas en LLM.
• Comprensión básica de prácticas comunes de seguridad es una ventaja.
• Capacidad para interpretar diagramas de arquitectura y procesos a alto nivel.
• No se requiere experiencia previa con soluciones especializadas de seguridad en IA.

¿Para quién es este curso?

• Desarrolladores que integran capacidades de IA en productos nuevos o existentes.
• Ingenieros de machine learning que mantienen flujos de trabajo y sistemas RAG.
• Arquitectos de sistemas y cloud que diseñan infraestructuras seguras para IA.
• Analistas de seguridad y equipos DevSecOps responsables de proteger servicios de IA.
• Líderes de equipo y responsables que supervisan iniciativas de IA y cumplimiento.

¿Qué esperas para comenzar?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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