Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Programa del Curso
Introducción a Security and Privacy in Edge AI
- Descripción general de Edge AI y sus desafíos únicos de seguridad y privacidad
- Diferencias clave entre la seguridad en el perímetro y en la nube
- Tendencias actuales y amenazas emergentes en la seguridad de la IA perimetral
- Casos prácticos e incidentes del mundo real
Protección de dispositivos perimetrales
- Prácticas recomendadas para proteger el hardware perimetral
- Implementación de arranque seguro y raíz de confianza de hardware
- Protección de los datos en reposo y en tránsito en dispositivos perimetrales
- Casos prácticos de implementaciones de dispositivos perimetrales seguros
Privacidad de datos en Edge AI
- Garantizar la privacidad de los datos en las aplicaciones de IA perimetral
- Técnicas de anonimización y encriptación de datos
- Técnicas de aprendizaje automático que preservan la privacidad
- Casos prácticos de aplicaciones de IA perimetral centradas en la privacidad
Detección y mitigación de amenazas
- Identificación de posibles amenazas y vulnerabilidades en Edge AI
- Implementación de sistemas de detección y prevención de intrusos
- Monitoreo y respuesta a amenazas en tiempo real
- Ejercicios prácticos de detección y mitigación de amenazas
Autenticación y Access Control
- Implementación de mecanismos de autenticación sólidos para dispositivos perimetrales
- Administrar el control de acceso y los permisos de usuario
- Protección de las API y los canales de comunicación
- Ejemplos prácticos y casos prácticos
Consideraciones éticas en Edge AI
- Comprender los desafíos éticos en las implementaciones de IA perimetral
- Abordar el sesgo y la equidad en los modelos de IA
- Garantizar la transparencia y la rendición de cuentas
- Cumplimiento de las directrices y normativas éticas
Cumplimiento normativo
- Descripción general de las regulaciones y estándares relevantes (GDPR, HIPAA, etc.)
- Garantizar el cumplimiento en las implementaciones de IA perimetral
- Realización de auditorías de seguridad y privacidad
- Casos prácticos de cumplimiento normativo en Edge AI
Compensaciones de rendimiento y seguridad
- Equilibrio entre el rendimiento y la seguridad en las aplicaciones de IA perimetral
- Técnicas para optimizar la seguridad sin comprometer el rendimiento
- Herramientas y marcos para el desarrollo seguro de Edge AI
- Ejemplos prácticos y casos prácticos
Respuesta y recuperación de incidentes
- Desarrollo de planes de respuesta a incidentes para aplicaciones de IA perimetral
- Realización de investigaciones de brechas de seguridad
- Implementación de estrategias de recuperación y planes de continuidad del negocio
- Ejercicios prácticos de respuesta a incidentes
Evaluaciones y auditorías de seguridad
- Realización de evaluaciones de seguridad exhaustivas para la IA perimetral
- Herramientas y metodologías para la auditoría de seguridad
- Identificar y abordar las brechas de seguridad
- Ejemplos prácticos y casos prácticos
Innovadores Use Cases y aplicaciones
- Aplicaciones de seguridad avanzadas en Edge AI
- Casos prácticos detallados de implementaciones seguras de IA perimetral
- Casos de éxito y lecciones aprendidas
- Tendencias y oportunidades futuras en la seguridad de la IA perimetral
Proyectos y ejercicios prácticos
- Realización de una evaluación de seguridad para una aplicación de IA perimetral
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios grupales colaborativos
- Presentaciones y comentarios del proyecto
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Conocimientos básicos de los principios de ciberseguridad
- Experiencia con lenguajes de programación (Python recomendado)
Audiencia
- Profesionales de la ciberseguridad
- Administradores de sistemas
- Investigadores de ética de la IA
14 Horas