Introducción a la Seguridad y Gestión de Riesgos en IA

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

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean implementar controles de seguridad efectivos y prácticas de gobernanza para entornos empresariales de IA.

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 el 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 responsabilidad dentro de las operaciones impulsadas por la IA.

Formato del curso

• Conferencias facilitadas respaldadas por análisis de expertos.
• Talleres prácticos y actividades basadas en evaluaciones.
• Ejercicios aplicados utilizando escenarios reales de gobernanza de IA.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación adaptada alineada con la estrategia de IA de su organización, por favor contáctenos para personalizar el curso.

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.

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.

Basándose en las directrices más recientes del Proyecto de Seguridad 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 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.

TinyML es un enfoque para desplegar modelos de aprendizaje automático en dispositivos con bajo consumo energético y recursos limitados, que operan en el borde de la red.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados que desean proteger las tuberías de TinyML e implementar técnicas que preserven la privacidad en aplicaciones de inteligencia artificial en el borde (edge AI).

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Identificar riesgos de seguridad únicos para la inferencia de TinyML en dispositivos.
• Implementar mecanismos que preserven la privacidad para implementaciones de IA en el borde.
• Blindar los modelos de TinyML y los sistemas embebidos contra amenazas adversarias.
• Aplicar las mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del curso

• Clases interactivas apoyadas por discusiones guiadas por expertos.
• Ejercicios prácticos que enfatizan escenarios de amenazas del mundo real.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión personalizada de esta formación para alinearse con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento.

Este curso aborda la gobernanza, la gestión de identidades y las pruebas adversariales para sistemas de Agentic AI, con un enfoque en patrones de implementación seguros para entornos empresariales y técnicas prácticas de pruebas de penetración (red-teaming).

Esta formación impartida por instructores en vivo (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, asegurar y evaluar sistemas de IA basados en agentes en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Definir modelos y políticas de gobernanza para implementaciones seguras de Agentic AI.
• Diseñar flujos de identidad y autenticación no humanos para agentes, aplicando el principio de mínimo privilegio.
• Implementar controles de acceso, registros de auditoría y capacidades de observabilidad adaptadas a agentes autónomos.
• Planificar y ejecutar ejercicios de pruebas de penetración (red-team) para identificar usos indebidos, rutas de escalada y riesgos de exfiltración de datos.
• Mitigar amenazas comunes a los sistemas agentic mediante políticas, controles de ingeniería y monitoreo.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y talleres de modelado de amenazas.
• Laboratorios prácticos: provisión de identidades, aplicación de políticas y simulación de adversarios.
• Ejercicios de red-team vs. blue-team y evaluación final del curso.

Opciones de Personalización del Curso

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