Seguridad de IA para equipos de seguridad

AAISM es un marco avanzado para evaluar, gobernar y gestionar los riesgos de seguridad en los sistemas de inteligencia artificial.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen implementar controles de seguridad y prácticas de gobernanza eficaces para entornos de IA empresarial.

Al finalizar este programa, los participantes estarán preparados para:

• Evaluar los riesgos de seguridad de la IA utilizando metodologías reconocidas por la industria.
• Implementar modelos de gobernanza para un despliegue responsable de la IA.
• Alinear las políticas de seguridad de la IA con los objetivos organizacionales y las expectativas regulatorias.
• Mejorar la resiliencia y la rendición de cuentas dentro de las operaciones impulsadas por la IA.

Formato del Curso

• Conferencias dirigidas respaldadas por análisis de expertos.
• Talleres prácticos y actividades basadas en evaluaciones.
• Ejercicios aplicados que utilizan escenarios reales de gobernanza de la IA.

Opciones de Personalización del Curso

• Para una capacitación personalizada alineada con la estrategia de IA de su organización, contáctenos para personalizar el curso.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está orientada a líderes empresariales de nivel intermedio que desean comprender cómo gobernar y asegurar los sistemas de IA de manera responsable y conforme a los marcos globales emergentes, como la Ley de IA de la UE, el RGPD, 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 normativos del uso de la IA en diferentes 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 la IA en la empresa.
• Desarrollar directrices de adquisición y uso para sistemas de IA de terceros e in-house.

La inteligencia artificial (IA) introduce nuevas dimensiones de riesgo operativo, desafíos de gobernanza y exposición a la ciberseguridad para las agencias y departamentos gubernamentales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y gestión de riesgos del sector público con poca experiencia previa en IA que deseen comprender cómo evaluar, monitorear y asegurar los sistemas de IA dentro de un contexto gubernamental o regulatorio.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Interpretar conceptos clave de riesgos relacionados con los sistemas de IA, incluido el sesgo, la imprevisibilidad y la deriva del modelo.
• Aplicar marcos de gobernanza y auditoría específicos para la IA, como NIST AI RMF e ISO/IEC 42001.
• Reconocer amenazas de ciberseguridad dirigidas a modelos de IA y cadenas de suministro de datos.
• Establecer planes de gestión de riesgos interdepartamentales y alineación de políticas para el despliegue de IA.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusión de casos de uso del sector público.
• Ejercicios de marco de gobernanza de IA y mapeo de políticas.
• Modelado de amenazas basado en escenarios y evaluación de riesgos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos clave y la importancia de la gestión de confianza, riesgo y seguridad en 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 aplicables a la IA.
• Desarrollar estrategias para una gobernanza y gestión efectivas de la IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de productos de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones impulsadas por LLM, como la inyección de comandos (prompt injection), fugas de datos y salidas no filtradas, mientras incorporan controles de seguridad como la validación de entradas, supervisión humana en el proceso (human-in-the-loop) y barreras de protección en las salidas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las vulnerabilidades fundamentales 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 el aislamiento (sandboxing), pruebas de penetración por equipos rojos (red teaming) y revisión humana en el proceso dentro de canalizaciones listas para producción.

Este curso enseña a los desarrolladores de software cómo construir aplicaciones impulsadas por IA de manera segura desde el diseño. Los participantes aprenden a proteger chatbots, copilotos, pipelines de RAG y agentes de IA contra amenazas específicas de la IA, como inyección de indicaciones, envenenamiento de datos, abuso de herramientas, filtración de secretos y manejo inseguro de la salida del modelo. El curso cubre el diseño seguro de indicaciones, seguridad de RAG, acceso de privilegio mínimo, barreras de seguridad (guardrails) y pruebas de equipo rojo (red-team), ayudando a los desarrolladores a crear funciones de IA que sean seguras, confiables y resilientes en entornos del mundo real.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Guatemala (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, particularmente en industrias altamente reguladas como finanzas, gobernanza de datos y consultoría.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los tipos de ataques adversarios dirigidos a los sistemas de IA y los métodos para defenderse contra ellos.
• Implementar técnicas de endurecimiento del modelo para garantizar la seguridad de los flujos de trabajo del aprendizaje automático.
• Asegurar la integridad y confidencialidad de los datos en los modelos de aprendizaje automático.
• Navegar por los requisitos de cumplimiento normativo relacionados con la seguridad de la IA.

Este curso presencial impartido por un instructor en Guatemala (en línea o en persona) está dirigido 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 ejecutan completamente en las instalaciones.

Esta capacitación en vivo con instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI, seguridad, riesgo y cumplimiento de nivel principiante que desean comprender los conceptos fundamentales de la seguridad de la IA, los vectores de amenaza y los marcos globales como el NIST AI RMF y la norma ISO/IEC 42001.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

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

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones impulsadas por LLM.

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

Esta formación en vivo impartida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen implementar y evaluar técnicas como aprendizaje federado, computación segura multipartita, cifrado homomórfico y privacidad diferencial en pipelines de aprendizaje automático del mundo real.

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

• Comprender y comparar las principales técnicas preservadoras de privacidad en el ML.
• Implementar sistemas de aprendizaje federado utilizando frameworks de código abierto.
• Aplicar la privacidad diferencial para compartir datos y entrenar modelos de forma segura.
• Utilizar técnicas de cifrado y computación segura para proteger las entradas y salidas del modelo.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Simular amenazas del mundo real a modelos de aprendizaje automático.
• Generar ejemplos adversarios para probar la robustez del modelo.
• Evaluar la superficie de ataque de las APIs y pipelines de IA.
• Diseñar estrategias de red teaming para entornos de implementación de IA.

Esta formación presencial en vivo en Guatemala (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros y profesionales de la seguridad de nivel intermedio que desean proteger los modelos de IA implementados en el borde contra amenazas como la manipulación, la filtración de datos, las entradas adversarias y los ataques físicos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar y evaluar los riesgos de seguridad en las implementaciones de IA perimetral.
• Aplicar técnicas de resistencia a la manipulación e inferencia cifrada.
• endurecer los modelos implementados en el borde y asegurar los flujos de datos.
• Implementar estrategias de mitigación de amenazas específicas para sistemas embebidos y restringidos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en aprendizaje automático y ciberseguridad que deseen comprender y mitigar las amenazas emergentes contra los modelos de IA, utilizando tanto marcos conceptuales como defensas prácticas, como el entrenamiento robusto y la privacidad diferencial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar y clasificar amenazas específicas de la IA, como ataques adversarios, inversión y envenenamiento.
• Utilizar herramientas como la Caja de Herramientas de Robustez Adversaria (ART) para simular ataques y probar modelos.
• Aplicar defensas prácticas, incluida la capacitación adversaria, la inyección de ruido y técnicas que preservan la privacidad.
• Diseñar estrategias de evaluación de modelos conscientes de las amenazas en entornos de producción.