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Temario del curso
Introducción a los Sistemas Seguros de Agentes
- Riesgos de seguridad en sistemas multi-agente
- Visión general de las capacidades de seguridad de CrewAI
- Preocupaciones de cumplimiento normativo 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 a través de agentes
Aplicación de Políticas y Marco de Cumplimiento Normativo
- Alineación con estándares de cumplimiento normativo de la industria (por ejemplo, GDPR, SOC 2)
- Motores de políticas personalizados y guardas de cumplimiento
- Reglas dinámicas y toma de decisiones basada en políticas
Patrones de Diseño para Colaboración Segura de Agentes
- Orquestación de tareas impulsadas por eventos
- Aislamiento de responsabilidades de agentes
- Tolerancia a fallas y estrategias de respuesta a incidentes
Implementación y Monitoreo a Escala
- Seguridad en pipelines CI/CD
- Implementación contenerizada con Docker y Kubernetes
- Monitoreo de violaciones de cumplimiento normativo en tiempo real
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python
- Comprensión de sistemas basados en agentes
- Familiaridad con principios de ciberseguridad y cumplimiento normativo
Audiencia
- Especialistas en seguridad
- Líderes de IA empresarial
- Oficiales de cumplimiento normativo
14 Horas