AI Red Teaming: Asegurando LLMs y Sistemas de IA Agentic

A medida que los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y los agentes de IA autónomos se integran profundamente en los sistemas de software, asegurarles contra vulnerabilidades novedosas es una prioridad crítica. Este curso proporciona una introducción completa al red teaming de IA, equipándote con la mentalidad y las técnicas necesarias para encontrar y parchear proactivamente fallos de seguridad en aplicaciones de IA. Pasarás de comprender los límites básicos de seguridad a identificar exploits complejos a nivel de sistema. Bajo la guía de explicaciones escritas estructuradas, aprenderás a: * Comprender los conceptos centrales de seguridad de IA, modelado de amenazas y las 10 principales vulnerabilidades de OWASP para LLMs; * Analizar técnicas de inyección de prompts, jailbreaking y envenenamiento de datos de entrenamiento; * Evaluar riesgos únicos de la IA agentic, incluida la explotación del uso de herramientas y el secuestro de bucles lógicos; * Implementar robustos guardrails, sanitización de entradas y estrategias de alineación defensiva para asegurar aplicaciones. Este curso comienza con definiciones fundamentales de arquitecturas de IA y parámetros de seguridad, antes de guiarte a través de escenarios de amenazas escritos paso a paso y estrategias de mitigación. Diseñado para desarrolladores, entusiastas de la seguridad e ingenieros de sistemas nuevos en la seguridad de IA, este programa no requiere experiencia previa en red teaming. Comienza a leer hoy mismo para construir integraciones de IA más seguras y resilientes.