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Temario del curso
Introducción a los sistemas de agentes seguros
- Riesgos de seguridad en sistemas multi-agente
- Resumen de las capacidades de seguridad de CrewAI
- Preocupaciones sobre el cumplimiento normativo en flujos de trabajo impulsados por IA
Identidad y autenticación de agentes
- Gestión de identidades y roles
- Comunicación segura entre agentes
- Autenticación basada en tokens e integración con OAuth
Privacidad y confidencialidad de datos
- Minimización de datos y anonimización
- Intercambio seguro de datos entre agentes
- Cifrado de entradas y salidas sensibles
Gobernanza y registro de auditoría
- Registros de auditoría para las acciones de los agentes
- Estrategias de registro (logging) y monitoreo centralizado
- Aplicación de políticas de gobernanza entre todos los agentes
Marco de aplicación de políticas y cumplimiento normativo
- Alineación con estándares de cumplimiento de la industria (por ejemplo, GDPR, SOC 2)
- Motores de política personalizados y protectores de cumplimiento (guards)
- Reglas dinámicas y toma de decisiones basada en políticas
Patrones de diseño para la colaboración segura de agentes
- Orquestación de tareas impulsada por eventos
- Aislamiento de las responsabilidades de los agentes
- Tolerancia a fallos y estrategias de respuesta a incidentes
Despliegue y monitoreo a escala
- Seguridad en las tuberías (pipelines) de CI/CD
- Despliegue en contenedores con Docker y Kubernetes
- Monitoreo en tiempo real de violaciones de cumplimiento normativo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python
- Comprensión de sistemas basados en agentes
- Conocimiento de los principios de ciberseguridad y cumplimiento normativo
Público objetivo
- Especialistas en seguridad
- Líderes de Inteligencia Artificial empresarial
- Oficiales de cumplimiento normativo
14 Horas