Fundamentos de Seguridad en IA: Defendiendo LLMs, MLOps e IA Generativa

A medida que la inteligencia artificial y los modelos de lenguaje grandes se integran profundamente en el software moderno, asegurar estos sistemas contra vulnerabilidades novedosas es más crítico que nunca. Este curso proporciona un camino claro, basado en texto, para comprender y mitigar los riesgos de seguridad en todo el ciclo de vida de la IA. Pasarás de una mentalidad de seguridad tradicional a una postura de defensa enfocada en IA. A través de explicaciones escritas, desgloses arquitectónicos y ejemplos de seguridad basados en código, aprenderás a identificar vulnerabilidades en pipelines de datos, asegurar la infraestructura de machine learning y proteger aplicaciones de IA generativa contra amenazas del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender los riesgos de seguridad fundamentales únicos de los modelos de machine learning y los pipelines de inteligencia artificial. - Identificar y mitigar vulnerabilidades de IA generativa, incluyendo inyección de prompts, envenenamiento de datos e inversión de modelos. - Aplicar marcos modernos de modelado de amenazas diseñados específicamente para entornos de LLMs y MLOps. - Configurar pipelines de datos seguros y controles de acceso para prevenir la exposición de datos sensibles en sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). - Implementar mejores prácticas de seguridad estándar de la industria, haciendo referencia a guías como el OWASP Top 10 para LLMs. El curso comienza con definiciones centrales y el panorama de amenazas único de la inteligencia artificial antes de guiarte a través de la seguridad de pipelines de MLOps, el endurecimiento de aplicaciones de IA generativa y el establecimiento de prácticas robustas de modelado de amenazas. Este programa está diseñado para desarrolladores de software, profesionales de la seguridad y entusiastas de la tecnología que buscan construir una base en seguridad de IA, sin requerir experiencia previa en machine learning o ciencia de datos. Comienza a leer hoy mismo para construir aplicaciones más seguras y resilientes impulsadas por IA.