ML Security and AI Red Teaming
AI systems introduce novel attack surfaces: prompt injection, data poisoning, model extraction, adversarial inputs, and supply chain compromises. Traditional application security is necessary but insufficient. ML security requires understanding both classic vulnerability classes and AI-specific threats including the OWASP Top 10 for LLM Applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at security and ML engineers who need to identify, test, and defend against attacks on ML models and LLM-powered applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Threat-model AI systems across the ML lifecycle from training to inference.
- Execute red-team exercises against LLM applications including prompt injection and jailbreak attempts.
- Detect and defend against data poisoning, model extraction, and membership inference attacks.
- Apply the OWASP Top 10 for LLM Applications to real-world deployments.
- Implement input validation, output filtering, and guardrail strategies.
- Conduct supply chain security assessments for model artifacts and dependencies.
- Build an AI security testing playbook for continuous validation.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training, please contact us to arrange.
Temario del curso
The AI Threat Landscape
- Why AI security is different: non-determinism, opaque reasoning, prompt as attack surface
- Attack taxonomy: training-time vs inference-time vs supply chain attacks
- The ML adversary model: who attacks AI systems and why
OWASP Top 10 for LLM Applications
- Prompt injection: direct and indirect attack vectors
- Insecure output handling and cross-plugin request forgery
- Training data poisoning and supply chain vulnerabilities
- Model denial of service, sensitive information disclosure, and excessive agency
- Hands-on lab: exploiting each OWASP category against a test application
Prompt Injection and Jailbreak Red Teaming
- Taxonomy of injection techniques: direct, indirect, multi-turn, and multi-modal
- Automated red-teaming with Giskard, Garak, and custom fuzzing tools
- Jailbreak classification and defense evaluation
- Building a red-team harness for continuous LLM security testing
Model-Level Attacks and Defenses
- Model extraction: stealing model weights and functionality via API queries
- Membership inference: determining if data was in the training set
- Adversarial examples: perturbations that fool classifiers and embeddings
- Data poisoning: corrupting training data to induce backdoors or degrade performance
Input and Output Security Controls
- Input sanitization beyond traditional web defenses
- Output filtering: toxicity, PII leakage, hallucinated code execution
- Guardrails as security infrastructure: NeMo, Guardrails AI, and custom policies
- Structured output enforcement as a security boundary
AI Supply Chain Security
- Model provenance: verifying model authenticity and integrity
- Dependency scanning for ML frameworks and model formats
- Secure model serving: sandboxing, network isolation, and least-privilege access
- Vetting fine-tuned and community models for embedded malware
Operational Security for AI Systems
- Access control for model endpoints, vector stores, and agent tools
- Audit logging for every model interaction and decision
- Incident response for AI-specific breaches: when the model itself is compromised
- Continuous security testing in CI/CD for ML pipelines
Building an AI Security Program
- AI security maturity model and roadmap
- Integrating AI security into existing AppSec and cloud security programs
- Governance frameworks and emerging regulations for AI systems
- Creating and maintaining an organizational AI security playbook
Requerimientos
- Experience deploying ML models or LLM applications in production.
- Familiarity with security concepts including authentication, authorization, and threat modeling.
- Python proficiency for adversarial testing exercises.
Audience
- Security engineers expanding into AI/ML threat surfaces.
- ML engineers responsible for model safety and robustness.
- Red team members adding AI systems to their testing scope.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Mucha práctica y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Formato del Curso
- Lección interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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- Interpretar los conceptos clave de riesgo relacionados con los sistemas de IA, incluido el sesgo, la impredecibilidad y la deriva del modelo.
- Aplicar marcos de gobernanza y auditoría específicos para la IA, como el NIST AI RMF e ISO/IEC 42001.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión de casos de uso del sector público.
- Ejercicios de marcos de gobernanza de IA y mapeo de políticas.
- Modelado de amenazas basado en escenarios y evaluación de riesgos.
Opciones de Personalización del Curso
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos clave y la importancia de la gestión de confianza, riesgo y seguridad en IA.
- Identificar y mitigar los riesgos asociados a los sistemas de IA.
- Implementar las mejores prácticas de seguridad para IA.
- Comprender el cumplimiento normativo y las consideraciones éticas en IA.
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14 HorasThis instructor-led, live training in Ecuador (online or onsite) is aimed at SRE and DevOps engineers who want to design, build, and safely deploy AI agents for autonomous IT operations.
Construcción de Aplicaciones de LLM Seguras y Responsables
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones impulsadas por LLM, como la inyección de prompts, la filtración de datos y las respuestas no filtradas, al tiempo que incorporan controles de seguridad como validación de entrada, supervisión humana en el proceso (human-in-the-loop) y barreras de protección en la salida.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender las vulnerabilidades centrales de los sistemas basados en LLM.
- Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones LLM.
- Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
- Integrar técnicas como el aislamiento (sandboxing), pruebas de penetración (red teaming) y revisión humana en el proceso en tuberías (pipelines) de nivel de producción.
Desarrollo de Aplicaciones de IA Seguras
21 HorasEste curso enseña a los desarrolladores de software cómo construir aplicaciones potenciadas por IA de forma segura desde su diseño. Los participantes aprenderán cómo proteger chatbots, copilotos, pipelines RAG y agentes de IA contra amenazas específicas de la IA, como inyección de prompts, envenenamiento de datos, abuso de herramientas, filtración de secretos y salida de modelo insegura. El curso cubre el diseño seguro de prompts, seguridad en RAG, acceso de mínimo privilegio, guardrails y pruebas de red-teaming, ayudando a los desarrolladores a construir funciones de IA que sean seguras, confiables y resilientes en entornos del mundo real.
AIOps empresarial con Splunk, Moogsoft y Dynatrace
14 HorasLas plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresarial de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura AIOps unificada.
- Correlacionar métricas, registros y eventos a través de sistemas distribuidos utilizando análisis basados en IA.
- Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo incorporados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de reparación) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Implementación de AIOps con Prometheus, Grafana y ML
14 HorasPrometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) potencia estas herramientas mediante insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la predicción.
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
LLMOps: Production LLM Operations and Governance
14 HorasThis instructor-led, live training in Ecuador (online or onsite) is aimed at ML engineers and platform teams who need to build robust operational pipelines for LLM-powered applications at scale.
