¿Qué aprendimos?
Cierre por el momento; pero, no dejes el apasionamiento por aprender cada día.
Lo aprendido
Te hemos llevado a buen puerto en el Curso de Ciberseguridad en IA.
Un pequeño repaso de los lugares visitados y practicados:
- Diferencias entre Seguridad de la IA y Seguridad Tradicional
- Marco de Referencia (OWASP ML/LLM Top 10, NIST AI RMF)
- Panorama de Riesgos de Seguridad Asociados a Sistemas de IA
- Protección de los Datos de Entrenamiento y Modelos
- Riesgos en el Entrenamiento: Envenenamiento de Datos (Data Poisoning)
- Seguridad en el Despliegue y Actualización de Modelos
- Ataques Adversarios y Evasión de Modelos
- Ataques de Inyección de Prompts y Manipulación de Modelos
- Extracción y Robo de Modelos (Model Stealing)
- Principios de IA Responsable y Transparente
- Riesgos de Privacidad en el Uso de Datos Personales por IA
- Sesgos Algorítmicos y su Impacto en la Seguridad y Confianza
- Evaluación de Riesgo Antes de Adoptar Soluciones de IA
- Monitoreo Continuo y Auditoría de Sistemas de IA en Producción
- Políticas Organizacionales para el Uso Seguro de IA
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