Ciberseguridad aplicada a Diseño y Operación segura de ML y LLM: datos, modelos, código, cloud, RAG y agentes
Sub Category
- Network & Security
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Objectives
- Diseñar sistemas de IA seguros de extremo a extremo, considerando datos, modelos, código, infraestructura y operación.
- Identificar y priorizar riesgos reales en ML y sistemas con LLM, entendiendo qué puede salir mal y por qué.
- Proteger sistemas con LLM frente a inyección de prompts, fugas por contexto y abuso de herramientas.
- Aplicar principios de diseño seguro en IA: secure-by-design, mínimo privilegio y defensa en profundidad.
- Diferenciar riesgos y controles entre ML tradicional y arquitecturas con LLM, RAG y agentes.
- Proteger datos sensibles en sistemas de IA: control de accesos, cifrado, privacidad y uso responsable.
- Diseñar controles contra envenenamiento de datos, embeddings y bucles de retroalimentación.
- Asegurar modelos frente a robo, extracción y abuso mediante controles prácticos a nivel sistema.
- Construir aplicaciones de IA seguras con validación de entradas y salidas y controles en runtime.
- Asegurar despliegues e infraestructura en cloud: identidades, red, contenedores y CI/CD.
- Implementar observabilidad y detección de abuso sin exponer datos sensibles.
- Integrar todo en una arquitectura segura completa mediante un caso final con RAG y API.
Pre Requisites
- Ninguno
FAQ
- Q. How long do I have access to the course materials?
- A. You can view and review the lecture materials indefinitely, like an on-demand channel.
- Q. Can I take my courses with me wherever I go?
- A. Definitely! If you have an internet connection, courses on Udemy are available on any device at any time. If you don't have an internet connection, some instructors also let their students download course lectures. That's up to the instructor though, so make sure you get on their good side!
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