Apuntes

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Fundamentos de seguridad
Diplomado en Fundamentos de Blue Team
Fundamentos de Blue Team Día 1
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CIA triad
Conceptos fundamentales de seguridad
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Controles de seguridad
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Verificando Identidad de sitios
Gestion de incidentes
Ciclo de vida de un incidente
01 Introducción
03 Roles
04 Plan de respuesta
05 IDS IPS EDR SIEM SOAR XDR
Playbook
Cadena de custodia
Escaneo de vulnerabilidades
Evaluacion de vulnerabilidad
Gestion de vulnerabilidades
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Introducción a HTB
TryHackMe
Advent of Cyber día 1
Advent of Cyber día 10
Advent of Cyber día 2
Advent of Cyber día 3
Advent of Cyber día 4
Advent of Cyber día 5
Advent of Cyber día 6
Advent of Cyber día 7
Advent of Cyber día 8
Advent of Cyber día 9
SIEM con Wazuh (Win & Linux)
Activos
Home Cibersec
Fundamentos TI
AI essentials
GenAI - CCAI
00 Introduction
01 GenAI w Cloud
02 Use cases and positioning
03 Architecture and security
Contact Center as a Service
Contact Center as a Service Implementation
01 Contact Center as a Service Fundamentals
02 AI & APIs
03 SDK e Integraciones
04 Delivery Methodology
Customer Engagement suite
Conversational Insights
Intro
Foundations for Building Virtual Agents with CCAI
Generative Playbooks
01 Intro
02 Create and Configure a Playbook
Incorporate Generative Features into Conversational Agent Flows
01 Generators
02 Generative Fallbacks
03 Data Stores
Introduction to CES and Conversational Agents
01 3 Pilares de CES
02 Conversational Agents
03 Diseño de Conversaciones
Stateful Flows
01 Intro
02 Agentes conversacionales
03 Estructura y componentes
04 Steering
Virtual FAQ
01 Scope and Design
02 Build
Improve Agent Productivity using LLMs
Agent Summarization (Custom)
01 Agent Summarization (custom)
02 Data Preparation
03 Data Labelling
04 Building a Custom Model
05 Model Deployment
06 Model Evaluation
07 Model Improvement
08 Custom LLM Summarization
Integrate Agent Assist with Telephony and Chatbot Systems
00 Telephony integrations for Agent Assist
01 Integration options and integration using SIP SIPREC
02 Integrate Agent Assist with CCaaS
03 Integrate Agent Assist with Conversational Agents
04 UI Integration
05 Agent Desktop Integration with Genesys Cloud for chat and voice
06 Agent Desktop Integration with Salesforce
07 Twilio Flex Agent Assist Integration
08 Conversation Agents runtime integrations
09 Delivery Lifecycle
Introduction to Agent Assist and its GenAi Capabilities
00 Introduction to Agent Assist
01 Customer engagement Suite architecture (CES)
02 Config
03 Summarization
04 Sentiment analysis
05 Smart Reply
06 GKA y PGKA
07 Live Transcription
08 POC
09 Delivery lifecycle
Insights
Conversational Insights
01 Data Ingestion
02 Topic Modeling
03 LLM Summarization y Highlighters
04 Analyze & Quality AI
05 Quality AI
06 Export data to BigQuery
07 Looker Dashboard
08 Optimization Process
Documentación
Production-Ready Conversational Agents
Advanced Performance Measurement
01 Understanding Conversational Agents log data
02 Transforming Conversational data into information and SQL
03 Creating custom dashboards in Looker studio
04 Collaborating with CA devs on reporting & Other tools
Basic Performance Measurement
01 Feedback Loop
02 Fase de Comprensión
03 Fase de Análisis
04 Identificar, mejorar, monitorear
Build Production-Ready Conversational Agents
01 Create a Testing Strategy
02 Create a Test Plan
03 End-to-End flows
04 Advanced Settings
05 Deployment Lifecycle
06 Programmatic access to Conversational Agents
07 Deploy using CI CD
Customer Engagement Suite with Google AI Architecture
01 Resource Management
02 Planning
03 Deployment and Operations
04 Security and Compliance
Categorias de ML
Ejemplos de prompts
Prompt Framework
Redes y Comunicaciones
Ciclo de Red
01 Tráfico de redes
02 Exfiltracion
03 Captura de paquetes
04 Paquetes de datos
05 Headers
Infraestructura y configuración
Balanceadores de carga
Configuración básica de switches y routers con Cisco Packet Tracer 2
Configuración básica de switches y routers con Cisco Packet Tracer
Servidor Email
Tipos de conexiones
Protocolos y arquitectura
Arquitectura de Red
IPv6
Modelo OSI
Modelo TCP_IP
Puertos comunes
01 Enlace de Datos
02 Capa de red
03 Capa de Transporte y Capa de Aplicación
04 Servicios de Red
05 Internet
06 Solución de problemas
IP SEC site-to-site con Firewall CISCO ASA
Seguridad
Criptografía
Fundamentos de criptografia
Servicios Cloud
00 Nubes
Consideraciones del uso Cloud
DDBB y Wordpress en AWS
Mayores proveedores de Cloud
Servicios de almacenamiento en AWS
Servicios en la nube
VPC en AWS
Sistemas Operativos
Linux
00 Fundamentos de Linux
Administración de archivos, grupos, comandos.
Comandos
Controladores y dispositivos Linux
Gestión de servicios y almacenamiento en Linux
Hardening Linux 2 - IP Tables
Hardening Linux 3 - Reglas
Hardening Linux
Instalación de sistema Linux moderno en computadores antiguos
Jaula Chroot
Respaldo automático con Cron
Windows
Aplicación de GPO en Win Server
Comandos básicos
Hardening básico en Windows
Paquetes de software y Almacenamiento de archivos en Windows
Regla de los 5 nueves
Sistemas Operativos
00 Home IT
01 Introducción TI
Computador
Logs
XML
Changelog
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  • Objetivo: Entender cómo identificar las métricas clave para determinar el éxito de los resúmenes de conversaciones.

  • Métricas clave de evaluación:

    1. Precisión (Accuracy):

      • Mide la veracidad del resumen.

      • Escala: 1 (No tiene relación con la conversación) a 5 (Cada detalle es verdadero).

    2. Integridad (Completeness):

      • Evalúa si se omitieron detalles importantes.

      • Escala: 1 (Se omitieron todos los detalles importantes) a 5 (Es un resumen completo).

    3. Cumplimiento (Compliance):

      • Mide si el resumen se adhiere a las reglas de escritura predefinidas (ej. formato, secciones).

      • Escala: 1 (Incumplimiento total) a 5 (Adherencia perfecta).

    4. Gramática y ortografía (Grammar and Spelling):

      • Mide la calidad lingüística del resumen.

      • Escala: 1 (Oraciones sin sentido) a 5 (Gramática y ortografía perfectas).

  • Consideraciones adicionales:

    • Estas métricas son pautas para asegurar que los resúmenes sean coherentes, respetuosos, imparciales e informativos.

    • Ayudan a mantener un alto estándar de calidad.

    • El sistema también utiliza la métrica ROUGE-L para la evaluación automática, que mide la superposición de unidades (palabras, frases) entre el resumen generado por el modelo y los resúmenes de referencia creados por humanos.

    • Un puntaje de ROUGE-L superior a 40% se considera un buen resultado para un modelo de resumen personalizado.

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