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Temario del curso

Introducción a la privacidad en implementaciones de IA

  • Desafíos de privacidad en sistemas de IA.
  • El papel de Ollama en entornos conscientes con la privacidad.
  • Resumen de las consideraciones de cumplimiento normativo (GDPR, HIPAA, etc.).

Contenerización segura e implementación

  • Endurecimiento de los entornos Docker y Kubernetes.
  • Técnicas de seguridad y aislamiento de red.
  • Gestión de secretos y rotación de claves.

Inferencia en dispositivos locales y on-premise

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

Privacidad diferencial y protección de datos

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

Registro, monitoreo y auditoría

  • Prácticas seguras de registro.
  • Trazas de auditoría para el cumplimiento normativo.
  • Monitoreo en tiempo real y sistemas de alerta.

Control de acceso e implementación de políticas

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

Estudios de casos y mejores prácticas

  • Implementación de Ollama en industrias reguladas.
  • Equilibrio entre usabilidad y privacidad.
  • Lecciones aprendidas de implementaciones reales.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los principios de seguridad informática.
  • Experiencia con contenerización y despliegue de aplicaciones.
  • Familiaridad con marcos normativos como GDPR (RGPD) o HIPAA.

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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