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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
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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