AI Security Fundamentals: Risks, Frameworks & Tools — Curso en inglés | ¡Asegura tus sistemas GenAI ahora!

Las aplicaciones modernas de IA introducen retos de seguridad que las defensas tradicionales no alcanzan a resolver. Los sistemas basados en LLM, pipelines de recuperación (RAG), agentes, conectores de datos y bases de datos vectoriales abren nuevos vectores de ataque que las organizaciones deben conocer y controlar. Este curso ofrece un enfoque práctico y orientado a ingeniería para asegurar sistemas GenAI durante todo su ciclo de vida.

Aprenderás cómo los atacantes explotan modelos de IA, cómo se filtra información sensible a través de prompts y respuestas, y cómo diseñar arquitecturas seguras aplicando controles en las capas adecuadas. Además, el curso proporciona plantillas, blueprints y procesos repetibles para implementar gobernanza, modelos de identidad y flujos de monitorización que permitan operar IA con confianza y a escala. ¡Ideal para ingenieros y equipos que buscan una guía completa y aplicable ya!

Lo que aprenderás:

• Identificar ataques sobre modelos LLM y vectores comunes de explotación.
• Detectar y prevenir fugas de datos a través de prompts, respuestas y pipelines RAG.
• Diseñar arquitecturas seguras para aplicaciones GenAI y sistemas integrados.
• Aplicar controles prácticos: firewalls de IA, filtrado, permissioning y políticas de acceso.
• Implementar gobernanza y modelos de autorización para endpoints y conectores.
• Establecer workflows de AI Security Posture Management para monitorizar riesgo y deriva.
• Construir pipelines de observabilidad para registrar prompts, respuestas y métricas de calidad.
• Usar plantillas y checklists para integrar seguridad en el AI SDLC: datasets, evaluaciones y red teaming.

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 60
• Duración: 8 horas

Requisitos:

• Tener experiencia básica en tecnología, ingeniería o desarrollo de sistemas.
• Exposición opcional a conceptos de machine learning 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 workflows de modelos 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 de toma de decisiones que supervisan iniciativas y cumplimiento en IA.

¿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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