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Temario del curso

Introducción a los sistemas de agentes seguros

  • Riesgos de seguridad en sistemas multi-agente
  • Descripción general de las capacidades de seguridad de CrewAI
  • Preocupaciones de cumplimiento normativo en flujos de trabajo impulsados por IA

Identidad y autenticación del agente

  • Gestión de identidades y roles
  • Comunicación segura entre agentes
  • Autenticación basada en tokens e integración con OAuth

Privacidad y confidencialidad de los datos

  • Minimización y anonimización de datos
  • Intercambio seguro de datos entre agentes
  • Cifrado de entradas y salidas sensibles

Gobernanza y registro de auditoría

  • Trazas de auditoría para las acciones de los agentes
  • Estrategias de registro y monitoreo centralizados
  • Aplicación de políticas de gobernanza entre agentes

Marcos de cumplimiento normativo y aplicación de políticas

  • Alineación con estándares de cumplimiento normativo industriales (por ejemplo, GDPR, SOC 2)
  • Motores de políticas personalizados y guardias de cumplimiento
  • Reglas dinámicas y toma de decisiones basada en políticas

Patrones de diseño para la colaboración segura de agentes

  • Orquestación de tareas dirigida por eventos
  • Aislamiento de responsabilidades del agente
  • Estrategias de tolerancia a fallos y respuesta ante incidentes

Despliegue y monitoreo a escala

  • Seguridad en las canalizaciones CI/CD
  • Despliegue contenerizado con Docker y Kubernetes
  • Monitoreo de infracciones de cumplimiento normativo en tiempo real

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con programación en Python
  • Comprensión de sistemas basados en agentes
  • Familiaridad con los principios de ciberseguridad y cumplimiento normativo

Audiencia objetivo

  • Especialistas en seguridad
  • Líderes de IA empresarial
  • Oficiales de cumplimiento normativo
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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