GenAI y ciberseguridad: marcos y mejores prácticas 2025

Publicado: viernes, oct. 3, 2025 - Post actualizado: viernes, oct. 3, 2025

Categoría: Programación Y Desarrollo Udemy

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GenAI and Cybersecurity – Frameworks and Best Practices 2025

Lo que aprenderás

• Domine los principios fundamentales y las mejores prácticas para integrar la IA generativa en la ciberseguridad.
• Infórmese sobre IA, ML y aprendizaje profundo, centrándose en sus aplicaciones en diversas industrias, incluido un estudio de caso sobre Tesla Autopilot.
• Estudie la intersección de IA/ML y la ciberseguridad, comprendiendo las consideraciones éticas y los riesgos potenciales con ejemplos de escenarios del mundo real.
• Explore las últimas tendencias según informes de la industria como los de Gartner.
• Profundice en las arquitecturas de ciberseguridad típicas basadas en la nube y específicas de IA, aprendiendo en qué se diferencian y por qué son esenciales.
• Desarrollar estrategias para gestionar la privacidad de los datos de IA, incluida la calidad de los datos, la gobernanza y la gestión del ciclo de vida.
• Obtenga información sobre los marcos de gestión de riesgos de IA, como NIST AI RMF, y explore estudios de casos sobre cómo abordar los riesgos de IA.
• Comprenda los controles y políticas clave de IA, incluida la Tríada CIA, las vulnerabilidades de IA de OWASP y los marcos de gobernanza de IA.
• Obtenga conocimientos sobre la auditoría de sistemas de IA, la comprensión de los componentes de cumplimiento y las comparaciones de preparación.
• Explore varios marcos regulatorios de IA, incluida la Ley de IA de la UE, el RGPD y los marcos éticos de IA de la OCDE.
• Comprenda las implicaciones de seguridad de la IA generativa, explorando defensas, desafíos futuros y oportunidades.
• Obtenga información sobre las soluciones y oportunidades innovadoras de GenAI, incluidas implementaciones LLM personalizadas y aplicaciones específicas de la industria.
• Comprenda cómo se puede utilizar la IA para mejorar las prácticas de gobernanza y desarrollar marcos para la adopción de IA de bajo riesgo.
• Estudiar las principales controversias y cuestiones éticas en IA, tal como las describen la UNESCO y otros organismos, para informar prácticas responsables en materia de IA.

Requisitos

• Aquellos con un conocimiento básico y práctico de las tecnologías IA/ML y GenAI
• Profesionales que participan o apoyan iniciativas GenAI en el trabajo
• Personas que siguen activamente los desarrollos de IA/GenAI del mundo real y los casos de uso en diferentes industrias
• Personas que hayan trabajado con o junto a equipos de IA/ML y comprendan las aplicaciones prácticas
• Equipos de seguridad que participan activamente en iniciativas GenAI o que apoyan proyectos que integran IA/ML en productos o flujos de trabajo
• Personas interesadas en traducir los riesgos de GenAI en controles de seguridad, manuales o arquitecturas viables.
• No recomendado para principiantes absolutos sin exposición a proyectos de IA/GenAI.
• No recomendado para profesionales teóricos o académicos sin experiencia práctica o aplicada.

Descripción

¡Bienvenidos al futuro! Bienvenidos al curso: GenAI y Ciberseguridad: Marcos y Mejores Prácticas 2025

Los rápidos avances en IA generativa están transformando las industrias, y nunca ha habido un mejor momento para mejorar sus habilidades y actualizarse.

Desde la creación de arte hasta la automatización de códigos, la IA es ahora una parte crucial de nuestra vida cotidiana, por lo que también es muy esencial que tanto las empresas como las personas comprendan su potencial.

Las empresas tecnológicas están aprovechando la IA para optimizar las operaciones, aumentar la productividad e impulsar la innovación con asistentes de IA que aprenden y mejoran continuamente.

Las herramientas de IA están agilizando procesos, mejorando la productividad y fomentando innovaciones que antes se creían imposibles.

Pero lo mejor es que esta tecnología ya no es sólo para los grandes fabricantes.

Este curso no te convertirá en un experto de la noche a la mañana, pero te impulsará a formular mejores preguntas basadas en casos prácticos y a buscar respuestas reales y responsables. No recomendado para principiantes.

Digámoslo claramente :)

Malos casos de uso de IA (también conocido como: “¿Por qué somos así?”)

• IA para sugerir despidos: “Cuando el algoritmo decide tu valor y Recursos Humanos simplemente pulsa enviar”.
• La IA reemplazará a los representantes de ventas: “Porque un correo electrónico bien escrito no es lo mismo que una necesidad bien entendida”
• IA para la detección de emociones en entrevistas: “¿Sonríes demasiado? Desconfías. ¿Muy poco? Desinterés. IA: La nueva policía del ambiente”.

Casos de uso de IA responsable (con criterios de seguridad, sin conjeturas)

• Asistentes de la base de conocimientos: “Entrene a la IA para responder preguntas frecuentes, no para despedir a su equipo”.
• Escritura creativa y resumen: “Coescribe con IA, no te apropies de tu originalidad”.
• Procesamiento automatizado de información (OCR, multimodal): “Dejemos que la IA haga las partes aburridas; los humanos siguen dirigiendo la historia”.

Antes de inscribirse: este curso está destinado a conectarse con profesionales con ideas afines que se preocupan por la adopción reflexiva y responsable de GenAI.

Únase sólo si se identifica con esta perspectiva.

La IA generativa no es binaria: no es solo un 0 o un 1. Se trata de cómo los datos , el conocimiento del dominio , los modelos , la observabilidad y la innovación responsable se combinan para dar forma a soluciones significativas.

No existe una única respuesta “correcta” en este campo. Lo importante es tu enfoque:

• ¿Estás ganando perspectiva?
• ¿Estás haciendo las preguntas correctas?
• ¿Estás dispuesto a cambiar de rumbo y explorar múltiples ángulos? ¿Cómo le beneficiará nuestro curso a USTED?

Proporcionar una perspectiva para mapear dominios/datos en AI Lens:

• Plantee mejores preguntas sobre soluciones de IA. Aplique su perspectiva de dominio/datos para equilibrar las estrategias de soluciones de IA.

• Explore escenarios y plantee consultas, incluso sin una comprensión completa de todos los aspectos técnicos.

• Identificar áreas tecnológicas, experiencia en el dominio y estrategias de IA relevantes para sus objetivos.

• Seleccione algunos años en los que centrarse: GenAI PM / GenAI Development / Model Finetuning / Agent Developer / Txt2SQL / Casos de uso relacionados con Vision / Casos de uso centrados en el dominio Esto le ayudará a comprender e identificar:

• La distinción entre expertos en papel, expertos en opinión y aquellos con experiencia práctica. Nunca juzgues opiniones sin referencias detalladas y datos que las respalden.

• Si bien todos hablan de capacidades, pocos abordan las barreras y los puntos de referencia. La publicidad exagerada parece ser un patrón constante. Al finalizar este curso, habrás aprendido lo siguiente:

IA generativa y ciberseguridad: marcos y mejores prácticas

• Comprenda los conceptos fundamentales de IA, ML, DL y GenAI.

• Explore casos de uso y aplicaciones clave en ciberseguridad.

• Analice estudios de casos como Tesla Autopilot para la detección de anomalías y desafíos de sentido común. Ciberseguridad en IA/ML y ética de la IA

• Comprenda la importancia de la ciberseguridad en IA/ML.

• Evalúe los riesgos de la tecnología de IA en diferentes etapas con ejemplos prácticos.

• Estudie las tendencias tecnológicas emergentes y su impacto en la ciberseguridad. Seguridad de soluciones e infraestructura

• Examine las arquitecturas típicas de ciberseguridad basadas en la nube.

• Compare las soluciones de ciberseguridad específicas de IA y sus desafíos únicos.

• Analice por qué es necesario redefinir la ciberseguridad para la IA y el papel de la regulación de la IA. Estrategia de privacidad y datos de IA

• Comprenda las violaciones de datos y desarrolle una estrategia de datos de IA sólida.

• Aprenda sobre el modelado de inteligencia de datos y la gestión de la calidad de los datos.

• Explore la gestión del ciclo de vida de los datos, la ética de los datos, la seguridad y la gobernanza. Estrategia de privacidad de la IA

• Navegue por la paradoja de la privacidad de la IA y los factores y preocupaciones asociados.

• Evaluar las preocupaciones de privacidad relacionadas con los datos, la identidad, la sensibilidad y la vigilancia.

• Revise las leyes, políticas y herramientas diseñadas para proteger la privacidad de la IA. Gestión de riesgos y amenazas de IA

• Investigue los riesgos y amenazas de la IA a través de estudios de casos detallados.

• Implementar marcos de IA como NIST AI RMF para una gestión de riesgos eficaz.

• Examine los panoramas emergentes de amenazas de IA y las tendencias futuras de gestión de riesgos. Marcos y políticas de IA

• Profundice en el núcleo, la hoja de ruta, el manual y la taxonomía de NIST AI RMF.

• Explore la adopción temprana de marcos y políticas de IA con casos de uso relevantes.

• Revise las referencias de ciberseguridad, los marcos de IA y las políticas de gobernanza. Controles de IA

• Comprenda los controles de IA y la Tríada de la CIA.

• Redefinir las evaluaciones BIA e ISBIA.

• Conozca las principales vulnerabilidades de OWASP y MLSecOps. Auditoría y cumplimiento de IA

• Reconocer la necesidad de auditar los sistemas de IA y sus componentes.

• Compare la preparación para auditoría y cumplimiento de los sistemas de IA. Leyes y regulaciones de IA

• Analizar el marco de IA de la UE y el enfoque basado en riesgos para la regulación de la IA.

• Estudie el Marco Ético de IA de la OCDE, la Ley de IA de la UE y el RGPD de IA.

• Comprenda las implicaciones del Proyecto de Ley de Protección de Datos e Información Digital del Reino Unido. IA generativa y seguridad LLM

• Presentar las implicaciones de riesgo, los sesgos y las defensas de la IA generativa.

• Explore el futuro de la IA segura y los desafíos y oportunidades emergentes. Estudios de caso de IA generativa

• Evaluar riesgos y oportunidades en los sistemas LLM.

• Examine la privacidad empresarial en las herramientas de seguridad OpenAI y LLM.

• Aprenda de los estudios de casos sobre la adopción de LLM y las estrategias de ciberseguridad. Soluciones y oportunidades

• Descubra las últimas herramientas y plataformas como Raga LLM Hub y Giscard.

• Estudie casos prácticos de comercio minorista, atención al cliente y atención médica.

• Explore las mejores prácticas y marcos para la adopción de IA de bajo riesgo. Tendrás acceso de por vida a:

• Lecciones completas en vídeo

• Estudios de casos detallados

• Información actualizada sobre la industria

• Proyectos prácticos y ejercicios ¿A quién beneficiará este curso?

Este curso sobre IA Generativa y Ciberseguridad capacita a profesionales de todos los sectores. Ofrece un análisis profundo de los últimos avances en IA, aportando información valiosa para optimizar el desarrollo de productos y la experiencia del cliente mediante soluciones avanzadas de IA.

Los profesionales se beneficiarán del aprendizaje sobre IA y ciberseguridad, incluyendo prácticas éticas, gestión de riesgos y medidas de seguridad esenciales para mantener la integridad de los sistemas de IA. Este enfoque es crucial para quienes gestionan los riesgos de la IA y garantizan protocolos de seguridad robustos. El curso también abarca marcos y políticas de IA, como el Marco de Referencia de IA (RMF) del NIST, lo que ayuda a los profesionales a alinear sus implementaciones de IA con los estándares de la industria y los requisitos regulatorios.

Las estrategias de seguridad y privacidad de datos son otro área clave, que aborda las filtraciones de datos, la gobernanza y la privacidad. Esto es vital para gestionar y proteger los datos, garantizar su calidad y proteger la información confidencial en un contexto de IA. El curso también explora los grandes modelos de lenguaje (LLM), ofreciendo perspectivas prácticas sobre su implementación.

A través de casos prácticos, como el sistema de piloto automático de Tesla y las aplicaciones de IA en diversos sectores, el curso ofrece ejemplos prácticos de la tecnología de IA en acción. Al dominar estos temas, los profesionales estarán bien preparados para aprovechar la IA para la innovación, mejorar las medidas de seguridad y mantener prácticas éticas, mejorando así sus perspectivas profesionales e impulsando el progreso en sus campos. ¿A quién se beneficiará este curso?

• Aspirantes a científicos y analistas de datos que quieran construir una base sólida en estadística antes de sumergirse en el aprendizaje automático o el análisis avanzado.
• Profesionales de negocios y gerentes que buscan tomar decisiones basadas en datos utilizando herramientas y conocimientos estadísticos
• Estudiantes universitarios e investigadores académicos que necesitan aplicar métodos estadísticos en sus cursos, tesis o proyectos de investigación.
• Equipos de marketing y productos que buscan interpretar datos de clientes, realizar pruebas A/B y optimizar campañas con confianza.
• Profesionales de finanzas, economía y contabilidad que trabajan con datos cuantitativos y necesitan fortalecer sus habilidades analíticas.
• Gerentes de proyectos y consultores que deben evaluar tendencias, medir el rendimiento y respaldar decisiones estratégicas con datos
• Personas que cambian de carrera y principiantes que no tienen experiencia previa en estadística pero que están ansiosos por mejorar sus habilidades para puestos en datos y tecnología.
• Profesores y educadores que buscan actualizar sus conocimientos o mejorar la forma en que enseñan el pensamiento estadístico en el aula.
• Profesionales tecnológicos (desarrolladores, ingenieros) que desean comprender mejor el comportamiento de los datos, las métricas de rendimiento y los resultados de los experimentos.
• Cualquier persona que tenga curiosidad sobre cómo funciona la estadística y cómo aplicarla para resolver problemas del mundo real en el trabajo, el estudio o la vida cotidiana.

¡Nos vemos dentro!

¡Inscríbete hoy y desbloquea todo tu potencial!

¡Feliz aprendizaje! Sigue superando límites, aplicando lo aprendido y manteniéndote motivado para explorar nuevas oportunidades en IA Generativa y ciberseguridad.

¿Para quién es este curso?

• Gerentes de producto: ideal para aquellos que adoptan soluciones basadas en LLM, este curso lo ayudará a mejorar el desarrollo de productos y garantizar una implementación segura.
• Científicos de datos: perfecto para profesionales que buscan integrar GenAI con proyectos basados ​​en datos, gestionar sesgos y mitigar riesgos de seguridad de manera eficaz.
• Equipos de ciberseguridad: esencial para los equipos de ciberseguridad y CISO involucrados en la adopción de IA/ML y GenAI, centrándose en proteger las iniciativas de IA y comprender las amenazas emergentes.
• Líderes y ejecutivos empresariales: beneficioso para líderes y ejecutivos empresariales que apuntan a la adopción de casos de uso basados ​​en GenAI, impulsando la innovación y manteniendo el cumplimiento y la seguridad.
• Solucionadores de problemas innovadores: adecuado para pensadores creativos que disfrutan abordar desafíos complejos con tecnología de vanguardia y soluciones impulsadas por IA.
• Profesionales de TI: fundamental para los expertos en TI responsables de gestionar y proteger la infraestructura de IA, garantizando que se implementen medidas sólidas de ciberseguridad.
• Entusiastas de la IA e innovadores tecnológicos: ideal para personas apasionadas por la IA que buscan mantenerse actualizadas con las últimas tendencias y avances en IA generativa y ciberseguridad.
• Oficiales de cumplimiento y expertos legales: valiosos para los profesionales que supervisan los aspectos regulatorios y de cumplimiento, proporcionando información sobre los marcos de IA, las políticas y las consideraciones éticas.