La adopción de la Inteligencia Artificial crece a pasos agigantados, pero la seguridad no siempre sigue el mismo ritmo. Este curso se centra en el OWASP Top 10 para LLMs (2025) y te guía paso a paso para identificar, comprender y mitigar las vulnerabilidades más críticas de los sistemas impulsados por modelos de lenguaje. Con un enfoque práctico, verás ataques reales, estudios de caso y demostraciones en vivo que te permitirán aplicar defensas efectivas desde el primer día.
Diseñado para profesionales de desarrollo, seguridad y AI, el curso equilibra teoría y práctica: aprenderás patrones de diseño seguros, controles de acceso, y cómo construir pipelines de monitoreo y gobernanza para tus despliegues de LLM. Inscríbete ahora para obtener ventaja competitiva y proteger tus proyectos antes de que una brecha ponga en riesgo datos y operaciones críticas.
Lo que aprenderás:
- Entender los fundamentos de los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) y su panorama de seguridad
- Explorar el OWASP Top 10 para LLMs (2025) y por qué importa para desarrolladores, arquitectos y profesionales de seguridad
- Identificar vulnerabilidades comunes únicas de los LLMs, como inyección de prompts y fuga de datos
- Aprender técnicas prácticas para defenderse de la manipulación adversarial de prompts
- Reconocer riesgos de consumo ilimitado de recursos y ataques de 'denial-of-wallet'
- Detectar y mitigar intentos de extracción y replicación de modelos
- Entender los ataques de inversión de embeddings y su impacto en la privacidad
- Explorar riesgos entre inquilinos en bases de datos vectoriales multiusuario y entornos RAG
- Implementar validación de entrada, saneamiento y filtrado seguros
- Aplicar RBAC y principios de menor privilegio en sistemas LLM
- Construir pipelines robustos de monitoreo, logging y detección de anomalías para cargas de trabajo de IA
- Aprender prácticas seguras de despliegue para APIs y aplicaciones impulsadas por LLMs
- Aplicar entrenamiento de robustez adversarial y prácticas continuas de red-teaming
- Explorar estrategias para prevenir la divulgación de información sensible en los datos de entrenamiento
- Balancear usabilidad y seguridad al diseñar interfaces habilitadas por LLMs
- Aprender sobre consideraciones legales, éticas y de cumplimiento para la seguridad en IA
- Obtener experiencia práctica con estudios de caso y simulaciones de ataques reales
- Desarrollar una mentalidad de seguridad para construir y auditar sistemas impulsados por IA
- Aprender mejores prácticas para gobernanza MLOps y gestión segura del ciclo de vida
- Salir con listas de verificación y marcos accionables para proteger LLMs en producción
Contenido del curso:
- Secciones: 3
- Clases: 15
- Duración: 4h 14m
Requisitos:
- Familiaridad con conceptos de aplicaciones web (APIs, bases de datos, autenticación)
- Conocimiento general de principios de ciberseguridad (útil pero no obligatorio)
- Curiosidad por la Inteligencia Artificial, Machine Learning o LLMs
- No se requieren matemáticas avanzadas ni conocimiento profundo de IA; el enfoque es la seguridad práctica
- Disposición para experimentar con herramientas de IA, prompts y escenarios de pruebas de seguridad
¿Para quién es este curso?
- Desarrolladores de software que integran LLMs en aplicaciones y quieren evitar fallos comunes
- Ingenieros de seguridad y pentesters interesados en la nueva categoría de amenazas AI
- Ingenieros de AI/ML que necesitan proteger pipelines impulsados por LLMs, APIs y sistemas RAG
- Arquitectos de soluciones responsables del diseño seguro de sistemas empresariales con componentes de IA
- Product managers y tech leads que desean comprender riesgos antes de desplegar LLMs en producción
- Profesionales de DevOps y MLOps encargados del monitoreo y gobernanza de sistemas de IA
- Estudiantes e investigadores en ciberseguridad interesados en IA adversarial y ética de IA
- Profesionales de cumplimiento y gestión de riesgos que buscan alinear el uso de IA con estándares de seguridad
- Líderes empresariales y tomadores de decisiones que quieren adoptar LLMs de forma segura
- Cualquiera curioso sobre el OWASP Top 10 para LLMs (2025) y ansioso por aprender estrategias de defensa prácticas
¿Qué esperas para comenzar?
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