La Inteligencia Artificial Generativa está transformando la forma en que las organizaciones crean contenido, automatizan procesos, apoyan la toma de decisiones y entregan servicios digitales. Sin embargo, estos sistemas también introducen nuevos riesgos de ciberseguridad, incluyendo inyección de prompts, fuga de datos, ataques adversarios, manipulación de modelos, integraciones inseguras y acceso no autorizado. Este curso proporciona una introducción estructurada y práctica para proteger los sistemas de Inteligencia Artificial Generativa a lo largo de todo su ciclo de vida.
Comenzarás explorando los conceptos fundamentales de la ciberseguridad de GenAI y examinando los vectores de amenazas más importantes que afectan a los modelos de IA, aplicaciones, tuberías de datos, APIs e infraestructura de soporte. El curso explica las técnicas de aprendizaje automático adversario y demuestra cómo los atacantes pueden intentar influir en el comportamiento del modelo, comprometer los datos de entrenamiento, extraer información sensible o explotar debilidades en aplicaciones habilitadas por IA.
Luego examinarás los cortafuegos de IA y aprenderás cómo pueden monitorear, filtrar y controlar las interacciones con los sistemas de Inteligencia Artificial Generativa. El curso cubre el propósito, la arquitectura y el funcionamiento de los cortafuegos de IA, seguido de consideraciones prácticas de implementación y estudios de casos del mundo real.
Una sección dedicada introduce la Gestión de Postura de Seguridad de IA. Aprenderás cómo las soluciones de AI-SPM ayudan a las organizaciones a identificar vulnerabilidades, monitorear activos de IA, evaluar configuraciones, gestionar riesgos y mantener la visibilidad en entornos complejos de GenAI. También explorarás las tecnologías que respaldan los programas modernos de seguridad de IA.
El curso examina estrategias defensivas avanzadas, incluyendo la arquitectura Zero Trust, análisis de comportamiento y respuesta a incidentes impulsada por IA. Aprenderás cómo aplicar verificación de identidad, acceso de mínimo privilegio, monitoreo continuo, detección de anomalías y técnicas de respuesta automatizada para proteger modelos de GenAI, usuarios, datos e infraestructura.
El desarrollo seguro es otro enfoque principal. Aprenderás cómo diseñar aplicaciones de GenAI más seguras, aplicar prácticas de codificación segura, proteger tuberías de datos e integrar controles de ciberseguridad a lo largo del ciclo de vida de desarrollo de IA. También se abordan consideraciones éticas como privacidad, equidad, transparencia, uso responsable y responsabilidad.
Las secciones finales cubren el panorama regulatorio y de cumplimiento que rodea a la Inteligencia Artificial Generativa. Explorarás regulaciones de seguridad de IA, requisitos de cumplimiento, prácticas de auditoría y métodos para demostrar que los controles apropiados están operando.
