Fundamentos de Seguridad de IA: Defendiendo Machine Learning y LLMs

A medida que la inteligencia artificial se integra profundamente en el software moderno, asegurar estos sistemas contra vulnerabilidades únicas es más crítico que nunca. Este curso te guía a través de los principios esenciales para asegurar modelos de machine learning y aplicaciones de IA generativa contra amenazas del mundo real. Al completar este curso, pasarás de comprender conceptos básicos de seguridad a identificar, mitigar y prevenir vulnerabilidades especializadas de IA. Ganarás la confianza para analizar pipelines de modelos, protegerte contra ataques adversarios e implementar marcos de gobernanza de IA seguros dentro de cualquier organización. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología fundamental de seguridad de IA, incluidas las diferencias clave entre la ciberseguridad tradicional y la seguridad de machine learning. - Identificar y defenderte contra vulnerabilidades comunes como la inyección de prompts, el envenenamiento de datos y la evasión de modelos. - Aplicar marcos estándar de la industria, incluido el OWASP Top 10 para Large Language Models, para evaluar riesgos del sistema. - Configurar pipelines de despliegue seguros para modelos de machine learning para prevenir el acceso no autorizado y la fuga de datos. - Implementar prácticas de gobernanza y cumplimiento de IA para garantizar operaciones de modelos éticas, transparentes y seguras. El currículo comienza con definiciones fundamentales de IA y conceptos de seguridad antes de progresar al análisis de amenazas adversarias, estrategias de defensa prácticas y marcos de gobernanza modernos. Este curso basado en texto está diseñado para principiantes en ciberseguridad, desarrolladores y profesionales de TI que buscan construir una base sólida en seguridad de IA sin experiencia previa en machine learning. Comienza a leer hoy mismo para desarrollar las habilidades necesarias para proteger el futuro de la inteligencia artificial.