Seguridad y privacidad en aplicaciones TinyML

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.

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

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.

Esta capacitación guiada por instructor, en vivo, en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores e ingenieros de plataforma que deseen construir funciones de IA resistentes a la inyección de prompts, el envenenamiento de datos, el abuso de herramientas y la fuga de secretos, seguras por diseño y no parchadas a posteriori.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a gerentes técnicos, arquitectos e ingenieros de seguridad que deseen proteger los sistemas de IA generativa y agentivos en la entrega, cubriendo modelado de amenazas, barandillas (guardrails), permisos de agentes, seguridad de flujos de trabajo y gobernanza.

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 en IA Generativa de OWASP, 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 un instructor, en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen implementar y evaluar técnicas como el aprendizaje federado, el cálculo seguro multiparte, la criptografía homomórfica y la privacidad diferencial en pipelines de aprendizaje automático del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender y comparar las principales técnicas de preservación de la privacidad en el aprendizaje automático.
• Implementar sistemas de aprendizaje federado utilizando marcos 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 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.