Asegurando la IA Generativa: Fundamentos de la Seguridad de LLM y Prompts

A medida que las organizaciones adoptan rápidamente la IA generativa, asegurar estos sistemas inteligentes se ha convertido en una prioridad crítica tanto para desarrolladores como para profesionales de la seguridad. Los marcos de seguridad tradicionales no son suficientes cuando se trata de la naturaleza impredecible de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). Este curso basado en texto proporciona un camino claro y fundamental para comprender los riesgos de seguridad únicos de la IA generativa y cómo mitigarlos. Pasarás de ser un principiante a un profesional capaz de diseñar integraciones de IA seguras y proteger aplicaciones contra amenazas emergentes. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de la IA generativa y los desafíos de seguridad únicos que introducen; - Identificar y mitigar vulnerabilidades comunes, incluyendo inyección de prompts, fuga de datos y envenenamiento de modelos; - Aplicar los principios del OWASP Top 10 adaptados específicamente para aplicaciones LLM; - Asegurar pipelines de datos, bases de datos vectoriales y arquitecturas de generación aumentada por recuperación (RAG); - Implementar prácticas de seguridad de confianza cero y mecanismos robustos de validación de entrada/salida. El curso comienza con definiciones centrales y los fundamentos de la seguridad de la IA generativa antes de pasar al análisis de vulnerabilidades y patrones de diseño defensivos. Estudiarás escenarios prácticos y defensas a nivel de código para construir sistemas resilientes impulsados por IA. Diseñado para desarrolladores de software, analistas de seguridad y profesionales de TI que son nuevos en la seguridad de la IA, este curso no requiere experiencia previa en IA. Comienza a leer hoy mismo para construir integraciones de IA generativa seguras, resilientes y confiables.