Seguridad de IA para equipos de seguridad

AAISM is an advanced framework for assessing, governing, and managing security risks in artificial intelligence systems.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to implement effective security controls and governance practices for enterprise AI environments.

At the conclusion of this program, participants will be prepared to:

• Evaluate AI security risks using industry-recognized methodologies.
• Implement governance models for responsible AI deployment.
• Align AI security policies with organizational goals and regulatory expectations.
• Enhance resilience and accountability within AI-driven operations.

Format of the Course

• Facilitated lectures supported by expert analysis.
• Practical workshops and assessment-based activities.
• Applied exercises using real-world AI governance scenarios.

Course Customization Options

• For tailored training aligned to your organizational AI strategy, please contact us to customize the course.

Esta capacitación en vivo con instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a líderes empresariales de nivel intermedio que desean comprender cómo gobernar y asegurar sistemas de IA de manera responsable y conforme a los marcos 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 capacitación, los participantes serán capaces de:

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

La Inteligencia Artificial (IA) introduce nuevas dimensiones de riesgo operativo, desafíos de gobernanza y exposición a la ciberseguridad para los organismos y departamentos gubernamentales.

Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y gestión de riesgos del sector público con poca experiencia previa en IA que desean comprender cómo evaluar, supervisar y proteger los sistemas de IA dentro de un contexto gubernamental o regulatorio.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Interpretar los conceptos clave de riesgo relacionados con los sistemas de IA, incluyendo sesgo, imprevisibilidad y desviación del modelo.
• Aplicar marcos de gobernanza y auditoría específicos de la IA, como el NIST AI RMF y la norma ISO/IEC 42001.
• Reconocer las amenazas cibernéticas dirigidas a los modelos de IA y los pipelines de datos.
• Establecer planes de gestión de riesgos interdepartamentales y alinear políticas para el despliegue de la IA.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Venezuela (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 formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que desean identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones potenciadas por LLM, como la inyección de instrucciones (prompt injection), filtración de datos y salidas no filtradas, al mismo tiempo que incorporan controles de seguridad como la validación de entradas, supervisión humana en el ciclo y barreras de protección en la salida.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Este curso enseña a los desarrolladores de software cómo construir aplicaciones potenciadas por IA con seguridad integrada 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 prompts, envenenamiento de datos, abuso de herramientas, filtración de secretos y salida de modelos insegura. El curso cubre el diseño seguro de prompts, seguridad en RAG, acceso de menor privilegio, guardrails y pruebas de red-teaming, ayudando a los desarrolladores a crear funciones de IA seguras, confiables y resistentes en entornos del mundo real.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en inteligencia artificial 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 las finanzas, la gobernanza de datos y la consultoría.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación impartida por un instructor, en vivo, en Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de seguridad y oficiales de cumplimiento que deseen endurecer las implementaciones de EXO, controlar el acceso a los modelos y gobernar las cargas de trabajo de IA que se ejecutan completamente en instalaciones propias.

Este taller en vivo con instrucción en Venezuela (en línea o presencial) está dirigido a profesionales principiantes en seguridad informática, gestión de riesgos y cumplimiento que desean comprender los conceptos fundamentales de la seguridad en IA, los vectores de amenaza y los marcos globales como el NIST AI RMF e ISO/IEC 42001.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y de ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen implementar y evaluar técnicas como el aprendizaje federado, la computación segura multipartita, el cifrado homomórfico 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 ML.
• Implementar sistemas de aprendizaje federado utilizando marcos 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 de los modelos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida 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 contra modelos de aprendizaje automático.
• Generar ejemplos adversarios para probar la robustez del modelo.
• Evaluar la superficie de ataque de las API y canalizaciones de IA.
• Diseñar estrategias de red teaming para entornos de implementación de IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está orientada a ingenieros y profesionales de seguridad de nivel intermedio que desean proteger los modelos de IA implementados en el borde contra amenazas como la manipulación, fugas de datos, entradas adversarias y ataques físicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar y evaluar riesgos de seguridad en implementaciones de IA en el borde.
• Aplicar técnicas de resistencia a la manipulación e inferencia cifrada.
• Blindar los modelos implementados en el borde y proteger los flujos de datos.
• Implementar estrategias de mitigación de amenazas específicas para sistemas embebidos y con restricciones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en aprendizaje automático y ciberseguridad que desean 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 que incluyen entrenamiento adversario, inyección de ruido y técnicas de preservación de la privacidad.
• Diseñar estrategias de evaluación de modelos conscientes de las amenazas en entornos de producción.