¿Te preocupa cómo proteger aplicaciones impulsadas por LLMs y pipelines RAG en entornos empresariales? Este curso ofrece un marco práctico, de extremo a extremo, para asegurar cargas de trabajo GenAI en producción. Aprenderás a identificar vectores de ataque reales, diseñar controles efectivos y desplegar defensas que evitan fugas de datos, manipulaciones de prompt y ejecuciones inseguras de herramientas.
La formación combina arquitectura, ingeniería de seguridad, gobernanza de datos y observabilidad en un enfoque unificado y aplicable al día a día de las organizaciones. Incluye diagramas de arquitectura, plantillas de modelado de amenazas, políticas de seguridad y un plan de despliegue práctico para los primeros 30, 60 y 90 días.
Si buscas una guía estructurada y orientada a resultados para proteger sistemas GenAI desde el primer día, este curso te da las herramientas, controles y artefactos necesarios para construir, defender y operar aplicaciones GenAI seguras y confiables.
Lo que aprenderás:
- Analizar la superficie de ataque única de los sistemas GenAI y entender cómo se explotan LLMs y aplicaciones RAG
- Usar una arquitectura de seguridad para IA estructurada para planificar protecciones en todas las capas de una solución AI
- Construir modelos de amenaza completos para cargas de trabajo AI y conectar riesgos identificados con defensas prácticas
- Desplegar gateways de IA y motores de guardrails para filtrar entradas, salidas y ejecuciones de herramientas
- Integrar la seguridad en cada etapa del desarrollo de IA, incluyendo origen de datos, evaluaciones y revisiones de seguridad
- Configurar autenticación robusta, permisos acotados y acceso regulado a herramientas y endpoints de IA
- Gobernar datos sensibles en pipelines RAG con políticas, reglas de metadata y flujos de recuperación controlados
- Operar herramientas de AI SPM para rastrear modelos, datasets, conectores y detectar riesgo o drift a lo largo del tiempo
- Implementar logging, telemetría y pipelines de evaluación para observar cómo se comporta la IA en producción
- Construir una pila completa de controles de seguridad para IA y definir un plan accionable para adopción a corto y largo plazo
Contenido del curso:
- Secciones: 3
- Clases: 20
- Duración: 6h 7m total
Requisitos:
- Experiencia general con entornos de TI, software o ingeniería
- Familiaridad útil pero opcional con flujos de trabajo de IA o sistemas de recuperación (RAG)
- Conocimiento básico de conceptos de ciberseguridad como control de acceso o protección de datos
- Capacidad para seguir explicaciones técnicas y desgloses arquitectónicos
- No se requiere experiencia práctica previa con plataformas de seguridad para IA o evaluaciones
¿Para quién es este curso?
- Ingenieros y desarrolladores creando aplicaciones impulsadas por LLMs
- Practicantes de ML y especialistas en datos que trabajan con pipelines de modelos
- Arquitectos de soluciones definiendo estructuras de sistemas IA y controles de seguridad
- Equipos de ciberseguridad y DevSecOps que supervisan despliegues de IA
- Líderes técnicos interesados en gestionar riesgo y gobernanza de IA en sus organizaciones
¿Qué esperas para comenzar?
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