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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