Seguridad y privacidad en aplicaciones de TinyML

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a líderes empresariales de nivel intermedio que desean comprender cómo gobernar y asegurar los sistemas de IA de manera responsable y conforme a marcos normativos globales emergentes, como la Ley de IA de la UE, el RGPD, la norma ISO/IEC 42001 y la Orden Ejecutiva de EE. UU. sobre IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos legales, éticos y regulatorios del uso de la IA en distintos departamentos.
• Interpretar y aplicar los principales marcos de gobernanza de la IA (Ley de IA de la UE, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Establecer políticas de seguridad, auditoría y supervisión para el despliegue de IA en la empresa.
• Desarrollar directrices de adquisiciones y uso para sistemas de IA de terceros e internos.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de seguridad, analistas de SOC y equipos de plataforma que deseen defender aplicaciones de IA, APIs, copilotos y agentes autónomos utilizando WAFs, gateways de IA, guardrails, ingeniería de detección y defensa en tiempo de ejecución por capas.

Esta capacitación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante e intermedio que desean comprender e implementar AI TRiSM en sus organizaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos clave y la importancia de la confianza, el riesgo y la seguridad en la gestión de IA.
• Identificar y mitigar los riesgos asociados con los sistemas de IA.
• Implementar las mejores prácticas de seguridad para IA.
• Comprender el cumplimiento normativo y las consideraciones éticas para la IA.
• Desarrollar estrategias para una gobernanza y gestión efectivas de la IA.

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar riesgos asociados con aplicaciones potenciadas por LLM, como inyección de prompts, fugas de datos y salida sin filtrar, mientras incorporan controles de seguridad como validación de entradas, supervisión humana en el ciclo del proceso y barreras de contención para la salida.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las vulnerabilidades centrales de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones LLM.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como aislamiento (sandboxing), pruebas de penetración (red teaming) y revisión con intervención humana en pipelines de nivel productivo.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores e ingenieros de plataforma que desean construir funciones de IA que resistan la inyección de prompts, el envenenamiento de datos, el abuso de herramientas y la fuga de secretos, siendo seguras por diseño en lugar de ser parcheadas a posteriori.

Esta capacitación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a gerentes técnicos, arquitectos e ingenieros de seguridad que deseen proteger la IA generativa y los sistemas agénticos en la entrega, cubriendo modelado de amenazas, medidas de protección, permisos de agentes, seguridad del flujo de trabajo y gobernanza.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en IA y ciberseguridad que desean comprender y abordar las vulnerabilidades de seguridad específicas de los modelos y sistemas de IA, especialmente en industrias altamente reguladas como finanzas, gobernanza de datos y consultoría.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los tipos de ataques adversarios dirigidos a sistemas de IA y métodos para defenderse contra ellos.
• Implementar técnicas de endurecimiento de modelos para proteger tuberías de aprendizaje automático.
• Asegurar la seguridad e integridad de datos en modelos de aprendizaje automático.
• Navegar por los requisitos de cumplimiento regulatorio relacionados con la seguridad de IA.

Esta formación en vivo con instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y oficiales de cumplimiento que deseen endurecer los despliegues de EXO, controlar el acceso a los modelos y gobernar las cargas de trabajo de IA que se ejecuten completamente en instalaciones locales.

Esta formación presencial en vivo en Bolivia (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante en áreas de seguridad, riesgos y cumplimiento que desean comprender los conceptos fundamentales de la seguridad en IA, los vectores de amenaza y los marcos globales como el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST (NIST AI RMF) e ISO/IEC 42001.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los riesgos de seguridad únicos introducidos por los sistemas de IA.
• Identificar vectores de amenaza como ataques adversarios, envenenamiento de datos y inversión de modelos.
• Aplicar modelos de gobernanza fundamentales como el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST.
• Alinear el uso de la IA con estándares emergentes, directrices de cumplimiento y principios éticos.

Este entrenamiento en vivo con instrucción presencial en Bolivia (en línea o in situ) está dirigido a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques en modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.

Basado en las últimas directrices del Proyecto de Seguridad GenAI de OWASP, los participantes aprenderán a identificar, evaluar y mitigar amenazas específicas de la IA mediante ejercicios prácticos y escenarios del mundo real.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o en persona), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen implementar y evaluar técnicas como el aprendizaje federado, el cálculo multiparte seguro, el cifrado homomórfico y la privacidad diferencial en pipelines de aprendizaje automático del mundo real.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender y comparar las principales técnicas de preservación de la privacidad en el aprendizaje automático.
• Implementar sistemas de aprendizaje federado utilizando frameworks de código abierto.
• Aplicar la privacidad diferencial para el intercambio seguro de datos y el entrenamiento de modelos.
• Utilizar técnicas de cifrado y cálculo seguro para proteger las entradas y salidas de los modelos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la seguridad y especialistas en ML de nivel avanzado que deseen simular ataques contra sistemas de IA, descubrir vulnerabilidades y mejorar la resistencia de los modelos de IA implementados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Simular amenazas del mundo real contra modelos de aprendizaje automático.
• Generar ejemplos adversarios para probar la resistencia de los modelos.
• Evaluar la superficie de ataque de las APIs y canalizaciones de IA.
• Diseñar estrategias de pruebas de intrusión (red teaming) para entornos de implementación de IA.