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Temario del curso

Introducción a la privacidad en despliegues de IA

  • Desafíos de privacidad en sistemas de inteligencia artificial
  • Papel de Ollama en entornos conscientes con la privacidad
  • Visión general de las consideraciones de cumplimiento (GDPR, HIPAA, etc.)

Contenerización y despliegue seguros

  • Acondicionamiento (hardening) de entornos Docker y Kubernetes
  • Técnicas de seguridad y aislamiento de red
  • Gestión de secretos y rotación de claves

Inferencia en dispositivo local e on-premise

  • Ventajas de la inferencia local para la privacidad
  • Patrones de despliegue 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 a los flujos de trabajo de IA
  • Estrategias de minimización de datos y anonimización

Registro, monitoreo y auditoría

  • Prácticas seguras de registro (logging)
  • Rastros de auditoría para cumplimiento normativo
  • Monitoreo en tiempo real y alertas

Control de acceso y aplicación de políticas

  • Control de acceso basado en roles (RBAC)
  • Aplicación de políticas con Open Policy Agent
  • Marco de gobernanza de datos

Estudios de caso y mejores prácticas

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los principios de seguridad informática
  • Experiencia con contenerización y despliegue
  • Familiaridad con marcos normativos como GDPR 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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