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Temario del curso
Día 1 — Inmersión Profunda en Seguridad de IA Agéntica
Sesión 1 — 09:30 a 10:50 · Repaso y Inyección de Instrucciones a Fondo
- Repaso rápido del OWASP LLM Top 10 (2025) — línea base acordada
- Inyección de instrucciones avanzada: inyección indirecta, manipulación en múltiples turnos, inyección multimodal
- Técnicas de jailbreak y taxonomías defensivas
- Fuga de instrucciones del sistema y patrones de extracción de información
- Votación en vivo en Slido: "¿Cuál es la herramienta más sensible a la que tienen acceso sus agentes hoy?"
Descanso — 10:50 a 11:10
Sesión 2 — 11:10 a 12:30 · Seguridad de Flujos de Trabajo de IA — Datos, Modelos y RAG
- Integridad de los datos de entrenamiento: envenenamiento, puertas traseras y procedencia
- Riesgos de la cadena de suministro del modelo: flujos de trabajo de ajuste fino, modelos de adaptador e higiene del registro
- Superficies de ataque específicas de RAG: envenenamiento de bases de datos vectoriales, manipulación del contexto, ataques de recuperación
- Seguridad de las incrustaciones (embeddings): qué revelan y cómo protegerlas
- Laboratorio práctico (aprox. 30 minutos): Los asistentes envenenan un pequeño corpus de RAG y luego lo defienden. Ejercicio en parejas seguido de una puesta en común grupal.
Almuerzo — 12:30 a 13:20
Sesión 3 — 13:20 a 14:40 · OWASP Top 10 para Aplicaciones Agénticas (2026) — Parte 1
- Manipulación del objetivo del agente y subversión de objetivos
- Abuso de permisos de uso de herramientas y escalada de privilegios a través de cadenas de herramientas
- Manipulación de la memoria: ataques de memoria persistente, episódica y compartida
- Explotaciones de planificación y razonamiento
- Identidad y autenticación en sistemas de agentes
- Demostración breve en vivo: Un ataque de manipulación de objetivos contra un agente de planificación simple
Descanso — 14:40 a 15:00
Sesión 4 — 15:00 a 16:30 · OWASP Top 10 para Aplicaciones Agénticas (2026) — Parte 2 + Seguridad MCP
- Arquitectura MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) y límites de confianza
- Seguridad de servidores MCP: autenticación, alcance de herramientas y modelos de permisos
- Ataques de flujo de trabajo de múltiples pasos: encadenamiento, ejecución indirecta y fallos en cascada
- Comunicación entre agentes y confianza
- Observabilidad de agentes y preparación forense
- Cierre del Día 1: cada asistente identifica un riesgo agéntico crítico en su propio ecosistema tecnológico
- Preguntas y respuestas
Día 2 — Red Team, Arquitectura y Respuesta a Incidentes
Sesión 1 — 09:30 a 10:50 · Red Team de IA — Metodología
- Qué es el red team de IA (y qué no es) — distinción con las pruebas de penetración tradicionales
- Marcos de red team: MITRE ATLAS, mapeo del OWASP Agentic Top 10, NIST AI RMF
- Definición del alcance de un compromiso de red team para un sistema LLM o agente
- Técnicas manuales: ataques de ingeniería de instrucciones, bibliotecas de jailbreak, secuestro de objetivos
- Panorama de herramientas automatizadas: Garak, PyRIT, Promptfoo, harness personalizados
- Ética, seguridad y divulgación responsable de vulnerabilidades de IA
Descanso — 10:50 a 11:10
Sesión 2 — 11:10 a 12:30 — Laboratorio Práctico de Red Team
- Laboratorio práctico extendido (aprox. 60 minutos): Los asistentes trabajan en parejas contra un objetivo preparado — una aplicación agéntica de múltiples pasos con al menos tres vulnerabilidades conocidas. Cada pareja produce un breve informe de red team, incluida la ruta de ataque, la evaluación del impacto y las mitigaciones recomendadas.
- Puesta en común grupal y análisis colectivo
Almuerzo — 12:30 a 13:20
Sesión 3 — 13:20 a 14:40 · Patrones de Arquitectura Segura para IA Agéntica en el Gobierno
- Defensa en profundidad para sistemas de agentes: aislamiento, contención y reducción del radio de explosión
- Diseño de catálogos de herramientas seguras: listas de permitidos, validación de parámetros e inspección de salidas
- Patrones de intervención humana y cuándo requerir confirmación
- Límites de datos sensibles: dónde y dónde no pueden circular los datos PII y OFFICIAL-SENSITIVE
- Alineación con los Principios de IA del Reino Unido, NIST AI RMF y controles ISO/IEC 42001
- Estudio de caso arquitectónico: recorrido práctico por un servicio agéntico gubernamental realista
Descanso — 14:40 a 15:00
Sesión 4 — 15:00 a 16:30 — Respuesta a Incidentes, Elaboración de Manuales y Cierre
- Clases de incidentes específicos de IA: escalación de inyección de instrucciones, uso indebido de herramientas, exfiltración de datos a través de agentes, incidentes de mal comportamiento del modelo
- Señales de detección y patrones de registro para sistemas de agentes
- Estructura del manual de respuesta: contención, erradicación, recuperación y lecciones aprendidas
- Ejercicio final (aprox. 45 minutos): Los asistentes construyen un manual de seguridad de agente de una página para un servicio representativo de su propio ámbito
- Planificación de la implementación: acciones a 30, 60 y 90 días
- Recursos, lecturas adicionales y próximos pasos
- Preguntas y respuestas y cierre del curso
Requerimientos
- Conocimientos sólidos de al menos un lenguaje de programación moderno (se recomienda encarecidamente Python para los laboratorios)
- Haber completado previamente Fundamentos de Seguridad de IA para Desarrolladores o tener un conocimiento equivalente del OWASP Top 10 para Aplicaciones LLM (2025)
- Familiaridad con APIs REST, conceptos básicos de contenerización y prácticas generales de desarrollo seguro
- Es útil, pero no esencial, tener experiencia con al menos una API de LLM (OpenAI, Anthropic Claude, Azure OpenAI o similar)
Público Objetivo
- Ingenieros de software e ingenieros de IA/ML que construyen sistemas de IA agénticos o con uso de herramientas
- Ingenieros de seguridad y promotores de seguridad que trabajan con productos habilitados para IA
- Ingenieros de plataforma y DevOps responsables de la infraestructura de LLM y agentes
- Líderes técnicos y arquitectos que diseñan servicios gubernamentales impulsados por IA
- Aquellos que han completado Fundamentos de Seguridad de IA para Desarrolladores o tienen experiencia equivalente
14 Horas
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