Programa del Curso

Introducción a la seguridad de Edge AI

  • Descripción general de los desafíos de seguridad de Edge AI
  • Escenario de amenazas: ciberataques a dispositivos de borde
  • Cumplimiento normativo y marcos de seguridad

Encriptación y autenticación para Edge AI

  • Técnicas de encriptación de datos para modelos de IA seguros
  • Seguridad basada en hardware: TPM y enclaves seguros
  • Implementación de una fuerte autenticación y control de acceso

Implementación y protección de modelos de IA seguros

  • Prevención de ataques adversariales a modelos de IA
  • Técnicas de ofuscación y protección de modelos
  • Asegurar la integridad y confiabilidad del modelo

Estrategias de resiliencia para sistemas Edge AI

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

Communication seguro de borde a nube

  • Implementación de protocolos de comunicación seguros
  • Privacidad de datos y aprendizaje federado en Edge AI
  • Asegurando el cumplimiento de los estándares de seguridad de la industria

Tendencias futuras y mejores prácticas en seguridad Edge AI

  • Ciberseguridad potenciada por IA para edge computing
  • Amenazas emergentes y estrategias de seguridad en evolución
  • Consideraciones éticas en la seguridad de IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión avanzada de conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con principios de ciberseguridad y técnicas de encriptación
  • Familiaridad con entornos de IoT y Edge computing

Público

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

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (3)

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