Temario del curso
Fundamentos de la seguridad en Gemini 3
- Cómo Gemini 3 optimiza la seguridad y fiabilidad del sistema
- Explicación sobre los mecanismos que reducen las vulnerabilidades
- Resumen de las categorías principales de amenazas a sistemas de IA
Principios de gobernanza y alineación con políticas organizativas
- Relación entre políticas empresariales y utilización responsable de la IA
- Configuración adecuada de Gemini 3 para entornos sujetos a regulaciones específicas
- Flujos de trabajo de gobernanza orientados al control continuo del sistema
Defensa contra inyecciones de prompts
- Tipos comunes de ataques basados en manipulación de prompts
- Técnicas para construir estructuras de prompts resistentes a estos ataques
- Métodos de evaluación y prueba que permiten identificar zonas vulnerables del sistema
Gestión responsable de datos
- Manejo adecuado de información sensible o de alto riesgo
- Uso ético y seguro de conjuntos de datos en desarrollo IA
- Estrategias para minimizar el riesgo de filtraciones o violaciones de confidencialidad
Auditoría y monitoreo del comportamiento del sistema
- Configuración de sistemas de seguimiento continuo del desempeño del modelo
- Detección temprana de resultados anómalos o no esperados
- Creación de registros de auditoría para asegurar el cumplimiento normativo
Evaluación de riesgos y planificación de escenarios hipotéticos
- Ascenso de posibles peligros derivados del uso de IA en operaciones empresariales
- Diseño de estrategias de mitigación eficaces para cada riesgo identificado
- Simulación de situaciones adversas con el fin de mejorar la preparación organizacional
Estrategias seguras de implementación
- Limites y parámetros adecuados para distribuir Gemini 3 en producción
- Integración del sistema con infraestructuras tecnológicas seguras
- Aplicación de patrones arquitectónicos que aseguren el principio del menor privilegio posible
Preparación institucional y buenas prácticas recomendadas
- Desarrollo de procesos colaborativos entre áreas distintas para garantizar la seguridad en IA
- Evaluación de capacidades del personal técnico y dirección sobre temas de seguridad IA
- Métodos sostenibles para fortalecer continuamente los sistemas de gobernanza asociados a la inteligencia artificial
Resumen final y próximos pasos clave
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre principios de ciberseguridad
- Experiencia previa con sistemas basados en inteligencia artificial o aprendizaje automático
- Comprensión acerca de procesos de gobernanza y cumplimiento normativo
Público objetivo
- Ingenieros de seguridad informática
- Equipos de cumplimiento normativo
- Profesionales dedicados a la ética en el desarrollo de inteligencia artificial
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Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
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