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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a la privacidad en los despliegues de IA

  • Desafíos de privacidad en los sistemas de IA
  • El papel de Ollama en entornos sensibles a la privacidad
  • Vista general de las consideraciones de cumplimiento (GDPR, HIPAA, etc.)

Contenerización y despliegue seguros

  • Refuerzo de seguridad (hardening) de entornos Docker y Kubernetes
  • Técnicas de seguridad y aislamiento de red
  • Gestión de secretos y rotación de claves

Inferencia en el dispositivo y local (on-premises)

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

Privacidad diferencial y protección de datos

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

Registro, monitoreo y auditoría

  • Prácticas seguras de registro (logging)
  • Pistas de auditoría para el cumplimiento
  • Monitoreo y alertas en tiempo real

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

Estudios de caso y mejores prácticas

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los principios de seguridad de la TI
  • Experiencia en contenerización y despliegue
  • Familiaridad con marcos de cumplimiento como GDPR o HIPAA

Audiencia

  • Ingenieros de seguridad
  • Arquitectos de TI
  • Responsables de privacidad
  • Equipos de cumplimiento

Número de participantes


Precio por participante

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