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Temario del curso
Introducción a los sistemas seguros de agentes
- Riesgos de seguridad en sistemas multiagente
- Panorama general de las capacidades de seguridad de CrewAI
- Preocupaciones de cumplimiento en flujos de trabajo impulsados por IA
Identidad y autenticación de agentes
- Gestión de identidades y roles
- Comunicación segura entre agentes
- Autenticación basada en tokens e integración con OAuth
Privacidad y confidencialidad de datos
- Minimización y anonimización de datos
- Intercambio seguro de datos entre agentes
- Cifrado de entradas y salidas sensibles
Gobernanza y registro de auditoría
- Rastros de auditoría para acciones de agentes
- Estrategias de registro y monitoreo centralizados
- Aplicación de políticas de gobernanza entre agentes
Aplicación de políticas y marcos de cumplimiento normativo
- Alineación con estándares de cumplimiento de la industria (por ejemplo, GDPR, SOC 2)
- Motores de políticas personalizados y salvaguardas de cumplimiento
- Reglas dinámicas y toma de decisiones basada en políticas
Patrones de diseño para la colaboración segura entre agentes
- Orquestación de tareas basada en eventos
- Aislamiento de responsabilidades de los agentes
- Estrategias de tolerancia a fallos y respuesta ante incidentes
Despliegue y monitoreo a gran escala
- Seguridad en pipelines de CI/CD
- Despliegue en contenedores con Docker y Kubernetes
- Monitoreo de violaciones de cumplimiento en tiempo real
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python
- Conocimiento de sistemas basados en agentes
- Familiaridad con los principios de ciberseguridad y cumplimiento normativo
Público objetivo
- Especialistas en seguridad
- Líderes de IA en empresas
- Oficiales de cumplimiento normativo
14 Horas