Seguridad
de Agentes IA

Un agente con acceso a herramientas es software con permisos. Y casi siempre se despliega con más permisos de los que necesita, confiando en que el modelo «no va a hacer nada raro». En esta sesión atacamos un agente deliberadamente vulnerable: le hacemos ejecutar lo que no debe, leer lo que no le corresponde y filtrar lo que no debería salir. Y después lo blindamos.

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CONTENIDO ESTELAR

¿Qué aprenderás en la sesión?

Acompáñanos en esta masterclass intensiva donde desglosaremos los conceptos clave, herramientas y estrategias necesarias para dominar el tema paso a paso.

Temario Principal:

Por qué un agente no es un chatbot: la superficie de ataque que aparece al darle herramientas
Inyección de prompts directa e indirecta, con ejemplos que funcionan
Abuso de herramientas: hacer que el agente llame a lo que no debía
Exfiltración: sacar datos por el canal que nadie estaba mirando
Defensa 1: permisos mínimos y separación de contextos

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pipeline_dag.py

from airflow import DAG

from airflow.operators import PythonOperator

# Define the default arguments

default_args = {

'owner': 'data_team',

'retries': 1,

'retry_delay': timedelta(minutes=5),

}

# Instantiate the DAG object

with DAG('etl_pipeline', default_args=default_args) as dag:

extract_task = PythonOperator(

task_id='extract_data',

python_callable=extract_fn

)

Build Status

Pipeline Deployed Successfully

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