![Paperback KALI LINUX LLMs SECURITY: Desarrolle Métodos de Seguridad en Modelos de IA con Herramientas de Alto Rendimiento [Spanish] Book](https://i.thriftbooks.com/api/imagehandler/m/C50EBFEE7F8E734F99C73012F7DC508F69404739.jpeg)
KALI LINUX LLMs SECURITY: Desarrolle Métodos de Seguridad en Modelos de IA con Herramientas de Alto Rendimiento [Spanish]
KALI LINUX LLMs SECURITY: Desarrolle M todos de Seguridad en Modelos de IA con Herramientas de Alto Rendimiento
Este libro presenta un enfoque pr ctico para auditor a, defensa y validaci n de seguridad en aplicaciones con LLMs utilizando Kali Linux como plataforma central de laboratorio, automatizaci n y producci n de evidencias. Orientado a profesionales, estudiantes y operadores de ciberseguridad, el contenido demuestra c mo analizar modelos de lenguaje, pipelines de inferencia, RAG, bases vectoriales, agentes aut nomos, plugins, herramientas externas, logs y sistemas downstream en escenarios autorizados de AI Security.
La obra explora riesgos actuales en IA generativa con base en OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 y OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026, conectando prompt injection, jailbreaks, fuga de datos, insecure output handling, excessive agency, data poisoning, fallas en embeddings, supply chain, consumo no controlado y ataques contra agentes. Tambi n se abordan workflows con Python, Bash, Docker, curl, jq, grep, FastAPI, Pydantic, ChromaDB, Garak, PyRIT, Wireshark, tcpdump, logs JSONL, canarios sint ticos, schemas, allowlists, AI Gateways, validaci n de salida, hardening, monitoreo y respuesta a incidentes en aplicaciones con LLMs.
Aprender a:
- Montar laboratorios de LLM Security en Kali Linux con aislamiento, evidencias y automatizaci n - Analizar pipelines de inferencia, prompts, contexto, RAG, embeddings y bases vectoriales - Probar prompt injection, jailbreaks, fuga de datos y output handling inseguro - Validar agentes aut nomos, plugins, herramientas, APIs externas y sistemas downstream - Aplicar OWASP LLM 2025 y OWASP Agentic 2026 en modelos de amenaza reales - Usar Python, Docker, curl, jq, grep, Garak y PyRIT en auditor as autorizadas - Construir controles de hardening, observabilidad, respuesta a incidentes y madurez en seguridad de IA
Al final, estar apto para ejecutar rutinas completas de LLM Security con Kali Linux, integrando reconocimiento t cnico, pruebas adversariales controladas, validaci n de RAG, an lisis de agentes, hardening, monitoreo, recolecci n de evidencias, respuesta a incidentes y producci n de informes profesionales para auditor as, AI red teaming autorizado y defensa de aplicaciones con IA generativa.
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