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Temario del curso

Introducción a la seguridad del Edge AI

  • Panorama general de los desafíos de seguridad del Edge AI
  • Entorno de amenazas: ataques cibernéticos a dispositivos perimetrales
  • Cumplimiento normativo y marcos de seguridad

Cifrado y autenticación para Edge AI

  • Técnicas de cifrado de datos para modelos de IA seguros
  • Seguridad basada en hardware: TPM y entornos de ejecución seguros (secure enclaves)
  • Implementación de una autenticación sólida y control de acceso

Despliegue seguro y protección de modelos de IA

  • Prevención de ataques adversarios contra modelos de IA
  • Técnicas para la ofuscación y protección de modelos
  • Garantía de integridad y confiabilidad de los modelos

Estrategias de resiliencia para sistemas Edge AI

  • Diseño de arquitecturas de Edge AI tolerantes a fallos
  • Detección de anomalías impulsada por IA para brechas de seguridad
  • Mecanismos automatizados de respuesta a amenazas

Comunicación segura entre el borde y la nube (Edge-to-Cloud)

  • Implementación de protocolos de comunicación seguros
  • Privacidad de datos y aprendizaje federado en Edge AI
  • Garantía del cumplimiento con las normas de seguridad de la industria

Tendencias futuras y mejores prácticas en seguridad del Edge AI

  • Ciberseguridad potenciada por IA para la computación perimetral
  • Amenazas emergentes y evolución de las estrategias de seguridad
  • Consideraciones éticas en la seguridad de la IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión avanzada de los conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia en principios de ciberseguridad y técnicas de cifrado
  • Conocimiento de entornos de IoT y computación perimetral (Edge)

Público objetivo

  • Profesionales de la ciberseguridad
  • Ingenieros de IA
  • Desarrolladores de IoT
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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