Asegurando Modelos de Lenguaje Grandes: Seguridad de Aplicaciones LLM

A medida que la IA generativa se vuelve central en el software moderno, asegurar estos sistemas contra vulnerabilidades únicas es más crítico que nunca. Las medidas de seguridad tradicionales ya no son suficientes para proteger las aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grandes (LLM). Este curso, solo de texto, proporciona una base clara en seguridad de LLM, guiándolo desde la terminología básica hasta estrategias de defensa robustas. Comprenderá cómo funcionan estos modelos, identificará sus superficies de ataque únicas y aprenderá a implementar salvaguardas para proteger sus datos y usuarios. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos fundamentales de LLM y cómo los modelos de IA generativa procesan las entradas; * Identificar vulnerabilidades críticas como inyección de prompts, envenenamiento de datos y manejo inseguro de salidas; * Aplicar el marco OWASP Top 10 adaptado específicamente para aplicaciones LLM; * Asegurar pipelines de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) e integraciones de bases de datos vectoriales; * Configurar prompts de sistema seguros y mecanismos de sanitización de entrada/salida; * Implementar controles de gobernanza y privacidad de datos para prevenir la fuga de información sensible. El curso comienza explorando la arquitectura central de los modelos de lenguaje grandes y sus patrones de integración comunes. A partir de ahí, progresará a través de escenarios de amenazas teóricas, aprendiendo a analizar vulnerabilidades y aplicar técnicas de ingeniería defensiva a través de ejemplos escritos y ejercicios conceptuales guiados. Diseñado para principiantes en seguridad, desarrolladores y profesionales de TI que buscan comprender la seguridad de la IA, este curso no requiere conocimientos previos de machine learning. Comience a construir integraciones de IA más seguras y resilientes hoy mismo.