ML Security and AI Red Teaming
AI systems introduce novel attack surfaces: prompt injection, data poisoning, model extraction, adversarial inputs, and supply chain compromises. Traditional application security is necessary but insufficient. ML security requires understanding both classic vulnerability classes and AI-specific threats including the OWASP Top 10 for LLM Applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at security and ML engineers who need to identify, test, and defend against attacks on ML models and LLM-powered applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Threat-model AI systems across the ML lifecycle from training to inference.
- Execute red-team exercises against LLM applications including prompt injection and jailbreak attempts.
- Detect and defend against data poisoning, model extraction, and membership inference attacks.
- Apply the OWASP Top 10 for LLM Applications to real-world deployments.
- Implement input validation, output filtering, and guardrail strategies.
- Conduct supply chain security assessments for model artifacts and dependencies.
- Build an AI security testing playbook for continuous validation.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training, please contact us to arrange.
Temario del curso
The AI Threat Landscape
- Why AI security is different: non-determinism, opaque reasoning, prompt as attack surface
- Attack taxonomy: training-time vs inference-time vs supply chain attacks
- The ML adversary model: who attacks AI systems and why
OWASP Top 10 for LLM Applications
- Prompt injection: direct and indirect attack vectors
- Insecure output handling and cross-plugin request forgery
- Training data poisoning and supply chain vulnerabilities
- Model denial of service, sensitive information disclosure, and excessive agency
- Hands-on lab: exploiting each OWASP category against a test application
Prompt Injection and Jailbreak Red Teaming
- Taxonomy of injection techniques: direct, indirect, multi-turn, and multi-modal
- Automated red-teaming with Giskard, Garak, and custom fuzzing tools
- Jailbreak classification and defense evaluation
- Building a red-team harness for continuous LLM security testing
Model-Level Attacks and Defenses
- Model extraction: stealing model weights and functionality via API queries
- Membership inference: determining if data was in the training set
- Adversarial examples: perturbations that fool classifiers and embeddings
- Data poisoning: corrupting training data to induce backdoors or degrade performance
Input and Output Security Controls
- Input sanitization beyond traditional web defenses
- Output filtering: toxicity, PII leakage, hallucinated code execution
- Guardrails as security infrastructure: NeMo, Guardrails AI, and custom policies
- Structured output enforcement as a security boundary
AI Supply Chain Security
- Model provenance: verifying model authenticity and integrity
- Dependency scanning for ML frameworks and model formats
- Secure model serving: sandboxing, network isolation, and least-privilege access
- Vetting fine-tuned and community models for embedded malware
Operational Security for AI Systems
- Access control for model endpoints, vector stores, and agent tools
- Audit logging for every model interaction and decision
- Incident response for AI-specific breaches: when the model itself is compromised
- Continuous security testing in CI/CD for ML pipelines
Building an AI Security Program
- AI security maturity model and roadmap
- Integrating AI security into existing AppSec and cloud security programs
- Governance frameworks and emerging regulations for AI systems
- Creating and maintaining an organizational AI security playbook
Requerimientos
- Experience deploying ML models or LLM applications in production.
- Familiarity with security concepts including authentication, authorization, and threat modeling.
- Python proficiency for adversarial testing exercises.
Audience
- Security engineers expanding into AI/ML threat surfaces.
- ML engineers responsible for model safety and robustness.
- Red team members adding AI systems to their testing scope.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Numerosos ejercicios y práctica continuada.
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Opciones de Personalización del Curso
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
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- Interpretar los conceptos clave de riesgo relacionados con los sistemas de IA, incluido el sesgo, la imprevisibilidad y la deriva del modelo.
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Formato del Curso
- Clase interactiva y análisis de casos de uso del sector público.
- Ejercicios sobre marcos de gobernanza de IA y mapeo de políticas.
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- Identificar y mitigar los riesgos asociados con los sistemas de IA.
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Desarrollo de Aplicaciones Seguras y Responsables con LLM
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de productos de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones impulsadas por LLM, como la inyección de instrucciones, la fuga de datos y las salidas no filtradas, al incorporar controles de seguridad como validación de entradas, supervisión humana en el proceso y barreras de protección en la salida.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Comprender las vulnerabilidades principales de los sistemas basados en LLM.
- Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones LLM.
- Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
- Integrar técnicas como el aislamiento (sandboxing), pruebas de penetración interna (red teaming) y revisión humana en el proceso dentro de pipelines listos para producción.
Construcción de Aplicaciones de IA Seguras
21 HorasEste curso enseña a los desarrolladores de software cómo construir aplicaciones impulsadas por IA de forma segura desde el diseño. Los participantes aprenden a proteger chatbots, copilotos, pipelines de RAG y agentes de IA contra amenazas específicas de la IA como inyección de prompt, envenenamiento de datos, abuso de herramientas, fugas de secretos y salida de modelo insegura. El curso cubre el diseño seguro de prompts, seguridad en RAG, acceso de mínimo privilegio, barreras de seguridad (guardrails) y pruebas de red-teaming, ayudando a los desarrolladores a construir funciones de IA que sean seguras, fiables y resilientes en entornos reales.
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14 HorasLas plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura AIOps unificada.
- Correlacionar métricas, registros y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por inteligencia artificial.
- Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta con flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (Tiempo Medio para Resolver) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
Implementación de AIOps con Prometheus, Grafana y ML
14 HorasPrometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) mejora estas herramientas proporcionando información predictiva e inteligente para automatizar las decisiones operativas.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la previsión de escenarios.
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en información predictiva.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
LLMOps: Production LLM Operations and Governance
14 HorasThis instructor-led, live training in Panama (online or onsite) is aimed at ML engineers and platform teams who need to build robust operational pipelines for LLM-powered applications at scale.
