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Temario del curso

Introducción a la Seguridad y Privacidad en Edge AI

  • Panorama general de Edge AI y sus desafíos únicos de seguridad y privacidad
  • Diferencias clave entre la seguridad en el borde y en la nube
  • Tendencias actuales y amenazas emergentes en la seguridad de Edge AI
  • Casos de estudio e incidentes del mundo real

Protección de dispositivos de borde

  • Mejores prácticas para asegurar el hardware de borde
  • Implementación de arranque seguro y raíz de confianza de hardware
  • Protección de datos en reposo y en tránsito en dispositivos de borde
  • Casos de estudio de despliegues seguros de dispositivos de borde

Privacidad de datos en Edge AI

  • Garantía de privacidad de datos en aplicaciones de Edge AI
  • Técnicas para anonimización y cifrado de datos
  • Técnicas de aprendizaje automático que preservan la privacidad
  • Casos de estudio de aplicaciones de Edge AI enfocadas en la privacidad

Detección y mitigación de amenazas

  • Identificación de amenazas y vulnerabilidades potenciales en Edge AI
  • Implementación de sistemas de detección y prevención de intrusos
  • Monitoreo y respuesta a amenazas en tiempo real
  • Ejercicios prácticos en detección y mitigación de amenazas

Autenticación y control de acceso

  • Implementación de mecanismos robustos de autenticación para dispositivos de borde
  • Gestión del control de acceso y permisos de usuario
  • Protección de APIs y canales de comunicación
  • Ejemplos prácticos y casos de estudio

Consideraciones éticas en Edge AI

  • Comprensión de los desafíos éticos en los despliegues de Edge AI
  • Abordaje del sesgo y la equidad en los modelos de IA
  • Garantía de transparencia y responsabilidad
  • Cumplimiento de directrices éticas y normativas

Cumplimiento normativo

  • Panorama general de regulaciones y estándares relevantes (GDPR, HIPAA, etc.)
  • Garantía de cumplimiento en los despliegues de Edge AI
  • Realización de auditorías de seguridad y privacidad
  • Casos de estudio de cumplimiento normativo en Edge AI

Compensaciones entre rendimiento y seguridad

  • Equilibrio entre rendimiento y seguridad en aplicaciones de Edge AI
  • Técnicas para optimizar la seguridad sin comprometer el rendimiento
  • Herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo seguro de Edge AI
  • Ejemplos prácticos y casos de estudio

Respuesta y recuperación ante incidentes

  • Desarrollo de planes de respuesta a incidentes para aplicaciones de Edge AI
  • Investigación de brechas de seguridad
  • Implementación de estrategias de recuperación y planes de continuidad del negocio
  • Ejercicios prácticos en respuesta a incidentes

Evaluaciones y auditorías de seguridad

  • Realización de evaluaciones de seguridad integrales para Edge AI
  • Herramientas y metodologías para auditorías de seguridad
  • Identificación y resolución de brechas de seguridad
  • Ejemplos prácticos y casos de estudio

Casos de uso innovadores y aplicaciones

  • Aplicaciones avanzadas de seguridad en Edge AI
  • Casos de estudio detallados de despliegues seguros de Edge AI
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas
  • Tendencias futuras y oportunidades en la seguridad de Edge AI

Proyectos y ejercicios prácticos

  • Realización de una evaluación de seguridad para una aplicación de Edge AI
  • Proyectos y escenarios del mundo real
  • Ejercicios colaborativos en grupo
  • Presentación de proyectos y retroalimentación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Conocimientos básicos de principios de ciberseguridad
  • Experiencia en lenguajes de programación (se recomienda Python)

Público objetivo

  • Profesionales de ciberseguridad
  • Administradores de sistemas
  • Investigadores en ética de la IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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