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Temario del curso

Introducción a la privacidad en implementaciones de IA

  • Desafíos de privacidad en sistemas de inteligencia artificial
  • Papel de Ollama en entornos conscientes de la privacidad
  • Resumen de las consideraciones de cumplimiento (RGPD, HIPAA, etc.)

Contenerización y implementación seguras

  • Fortalecimiento de entornos Docker y Kubernetes
  • Técnicas de seguridad y aislamiento de redes
  • Gestión de secretos y rotación de claves

Inferencia en el dispositivo y en el entorno interno (on-premise)

  • Ventajas de la inferencia local para la privacidad
  • Patrones de implementación en el borde (edge)
  • Equilibrio entre rendimiento y cumplimiento

Privacidad diferencial y protección de datos

  • Principios de privacidad diferencial
  • Aplicación de mecanismos de ruido a flujos de trabajo de IA
  • Estrategias de minimización de datos y anonimización

Registro, monitoreo y auditoría

  • Prácticas seguras de registro
  • Rastros de auditoría para el cumplimiento
  • Monitoreo en tiempo real y alertas

Control de acceso y aplicación de políticas

  • Control de acceso basado en roles (RBAC)
  • Aplicación de políticas con Open Policy Agent
  • Marcos de gobernanza de datos

Casos de estudio y mejores prácticas

  • Implementación de Ollama en industrias reguladas
  • Equilibrio entre usabilidad y privacidad
  • Lecciones aprendidas de implementaciones del mundo real

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los principios de seguridad informática
  • Experiencia en contenerización e implementación
  • Conocimiento de marcos de cumplimiento como el RGPD o HIPAA

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de seguridad
  • Arquitectos de TI
  • Oficiales de privacidad
  • Equipos de cumplimiento
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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