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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a la Privacidad en Implementaciones de IA

  • Desafíos de privacidad en sistemas de IA
  • El papel de Ollama en entornos conscientes de la privacidad
  • Vista general de las consideraciones de cumplimiento (GDPR, HIPAA, etc.)

Containerización e Implementación Segura

  • Endurecimiento (hardening) de entornos Docker y Kubernetes
  • Técnicas de seguridad de red y aislamiento
  • Gestión de secretos y rotación de claves

Inferencia en el Dispositivo y en Local (On-Prem)

  • Ventajas de la inferencia local para la privacidad
  • Patrones de implementación en el borde (edge)
  • Equilibrio entre rendimiento y cumplimiento

Privacidad Diferencial y Protección de Datos

  • Principios de la privacidad diferencial
  • Aplicación de mecanismos de ruido en flujos de trabajo de IA
  • Estrategias de minimización y anonimización de datos

Registro de Eventos, Monitoreo y Auditoría

  • Prácticas seguras de registro de eventos (logging)
  • Registros de auditoría para el cumplimiento
  • Monitoreo y alertas en tiempo real

Control de Acceso y Aplicación de Políticas

  • Control de acceso basado en roles (RBAC)
  • Aplicación de políticas con Open Policy Agent
  • Marcos de gobernanza de datos

Estudios de Casos y Mejores Prácticas

  • Implementación de Ollama en industrias reguladas
  • Equilibrio entre usabilidad y privacidad
  • Lecciones aprendidas de implementaciones del mundo real

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los principios de seguridad de TI
  • Experiencia con containerización e implementación
  • Familiaridad con marcos de cumplimiento como GDPR o HIPAA

Público Objetivo

  • Ingenieros de seguridad
  • Arquitectos de TI
  • Oficiales de privacidad
  • Equipos de cumplimiento

Número de participantes


Precio por participante

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