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Temario del curso

Introducción a la Seguridad y Privacidad en Edge AI

  • Visión general de Edge AI y sus desafíos únicos de seguridad y privacidad
  • Diferencias clave entre la seguridad de edge y la de la nube
  • Tendencias actuales y amenazas emergentes en la seguridad de Edge AI
  • Estudios de casos e incidentes del mundo real

Aseguramiento de Dispositivos Periféricos

  • Mejores prácticas para asegurar hardware periférico
  • Implementación de arranque seguro y raíz de confianza de hardware
  • Protección de datos en reposo y en tránsito en dispositivos periféricos
  • Estudios de casos de despliegues seguros de dispositivos periféricos

Privacidad de Datos en Edge AI

  • Garantía de privacidad de datos en aplicaciones de Edge AI
  • Técnicas de anonimización y cifrado de datos
  • Técnicas de aprendizaje automático que preservan la privacidad
  • Estudios de casos de aplicaciones de Edge AI centradas 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 intrusiones
  • 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 periféricos
  • Gestión del control de acceso y permisos de usuario
  • Seguridad de APIs y canales de comunicación
  • Ejemplos prácticos y estudios de casos

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 con directrices éticas y regulaciones

Cumplimiento Regulatorio

  • Visión general de regulaciones y estándares relevantes (GDPR, HIPAA, etc.)
  • Garantía de cumplimiento en despliegues de Edge AI
  • Realización de auditorías de seguridad y privacidad
  • Estudios de casos de cumplimiento regulatorio 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 estudios de casos

Respuesta a Incidentes y Recuperación

  • 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 atención de lagunas de seguridad
  • Ejemplos prácticos y estudios de casos

Casos de Uso e Innovación

  • Aplicaciones avanzadas de seguridad en Edge AI
  • Estudios de casos detallados de despliegues seguros de Edge AI
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas
  • Tendencias futuras y oportunidades en 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 los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Conocimientos básicos de principios de ciberseguridad
  • Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)

Audiencia objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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