Fundamentos de Seguridad para IA Generativa y LLMs

A medida que la IA generativa y los modelos de lenguaje grandes se integran profundamente en el software moderno, asegurar estos sistemas contra amenazas novedosas es más crítico que nunca. Este curso proporciona un camino claro y fundamental para comprender las vulnerabilidades únicas que afectan a las aplicaciones impulsadas por IA. Pasarás de una comprensión básica de la IA a identificar, analizar y mitigar con confianza los riesgos de seguridad en las implementaciones de LLM. A través de explicaciones escritas y escenarios prácticos de seguridad basados en código, aprenderás a diseñar defensas robustas para sistemas de IA. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de la IA generativa y la superficie de ataque única de los modelos de lenguaje grandes. - Identificar vulnerabilidades críticas, incluida la inyección de prompts, el envenenamiento de datos de entrenamiento y el manejo inseguro de salidas. - Aplicar marcos de seguridad estándar de la industria, como el OWASP Top 10 para LLMs, para evaluar los riesgos de las aplicaciones. - Configurar barreras de protección y estrategias de filtrado de entrada para proteger los pipelines de IA de la manipulación maliciosa. - Implementar las mejores prácticas de privacidad y gobernanza de datos para prevenir la fuga de datos sensibles en sistemas de generación aumentada por recuperación. El curso comienza con terminología esencial de seguridad de IA y conceptos centrales antes de progresar a estrategias de mitigación prácticas y patrones de arquitectura segura. Trabajarás a través de ejercicios escritos y revisiones de arquitectura conceptual para reforzar tu aprendizaje. Este curso está diseñado para principiantes en ciberseguridad, desarrolladores de software y profesionales de TI que buscan asegurar integraciones de IA, sin requerir experiencia previa en seguridad de IA. Comienza a construir aplicaciones de IA generativa más seguras y resilientes hoy mismo.