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Temario del curso

Introducción a la seguridad de la IA en el borde

  • Panorama general de los desafíos de seguridad en la IA del borde
  • Escenario de amenazas: ciberataques contra dispositivos de borde
  • Cumplimiento normativo y marcos de seguridad

Encriptación y autenticación para la IA en el borde

  • Técnicas de encriptación de datos para modelos de IA seguros
  • Seguridad basada en hardware: módulos TPM y entornos confidenciales seguros
  • Implementación de autenticación robusta y control de acceso

Despliegue y protección segura de modelos de IA

  • Prevención de ataques adversarios contra modelos de IA
  • Técnicas de ofuscación y protección de modelos
  • Garantía de integridad y confiabilidad de los modelos

Estrategias de resiliencia para sistemas de IA en el borde

  • Diseño de arquitecturas de IA en el borde tolerantes a fallos
  • Detección de anomalías impulsada por IA para identificar brechas de seguridad
  • Mecanismos automatizados de respuesta ante amenazas

Comunicación segura entre el borde y la nube

  • Implementación de protocolos de comunicación seguros
  • Privacidad de datos y aprendizaje federado en la IA del borde
  • Garantía de cumplimiento con estándares de seguridad de la industria

Tendencias futuras y mejores prácticas en seguridad de la IA en el borde

  • Ciberseguridad impulsada por IA para la computación en el borde
  • Amenazas emergentes y estrategias de seguridad en evolución
  • Consideraciones éticas en la seguridad de la IA

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimiento avanzado de conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con principios de ciberseguridad y técnicas de encriptación
  • Familiaridad con entornos de IoT y computación en el borde

Público Objetivo

  • Profesionales de ciberseguridad
  • Ingenieros de IA
  • Desarrolladores de IoT
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (3)

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