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Temario del curso

Introducción a sistemas de agentes seguros

  • Riesgos de seguridad en sistemas multi-agente
  • Descripción general de las capacidades de seguridad de CrewAI
  • Preocupaciones de cumplimiento 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 y anonimización de datos
  • Intercambio seguro de datos entre agentes
  • Cifrado de entradas y salidas sensibles

Gobernanza y registro de auditoría

  • Historial de auditoría de las acciones de los agentes
  • Estrategias centralizadas de registro y monitoreo
  • Hacer cumplir políticas de gobernanza entre agentes

Aplicación de políticas y marcos de cumplimiento

  • Alineación con estándares de cumplimiento de la industria (por ejemplo, GDPR, SOC 2)
  • Motores de política personalizados y protectores de cumplimiento
  • Reglas dinámicas y toma de decisiones basada en políticas

Patrones de diseño para la colaboración segura de agentes

  • Orquestación de tareas basada en eventos
  • Aislamiento de responsabilidades de los agentes
  • Estrategias de tolerancia a fallos y respuesta a incidentes

Despliegue y monitoreo a gran escala

  • Seguridad en los flujos de trabajo CI/CD
  • Despliegue con contenedores utilizando Docker y Kubernetes
  • Monitoreo en tiempo real de violaciones de cumplimiento

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con programación en Python
  • Comprensión de sistemas basados en agentes
  • Familiaridad con los principios de ciberseguridad y cumplimiento normativo

Público objetivo

  • Especialistas en seguridad
  • Líderes de IA empresarial
  • Oficiales de cumplimiento normativo
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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