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Temario del curso

Fundamentos seguros de Python y herramientas

  • Linea base de seguridad de Python 3.x: consideraciones sobre versiones, estándares PEP y prácticas de instalación segura
  • Configuración de IDE profesional: extensiones de seguridad para VS Code/PyCharm, verificadores de estilo (Flake8, Pylint) y depuradores
  • Aislamiento del entorno: venv/conda, contenedores y configuraciones de laboratorio reproducibles
  • Práctica: Provisionamiento de un espacio de trabajo seguro para Python con verificación de estilo integrada y seguimiento de dependencias

Seguridad del lenguaje central y manejo seguro de datos

  • Tipos numéricos y precisión: evitar ataques de manipulación de punto flotante y conversiones de tipo seguras
  • Cadenas de texto y codificación: normalización de Unicode, validación de codificación y prevención de vulnerabilidades de interpolación
  • Listas, diccionarios y colecciones: estructuras de datos seguras, mitigación de colisiones de hash y serialización segura
  • Expresiones regulares y coincidencia de patrones: construcción de expresiones regulares seguras (prevención de ReDoS) y patrones de validación de entrada
  • Práctica: Reescritura de código de manejo de datos inseguro en implementaciones seguras, validadas y con anotaciones de tipo

Control de flujo, funciones y arquitectura segura

  • Declaraciones y expresiones de Python: asignaciones seguras, manejo de excepciones y evitar modos de fallo silencioso
  • Pruebas condicionales y reglas de sintaxis: lógica condicional segura, prevención de vulnerabilidades de ejecución dinámica (eval/exec/pickle)
  • Declaraciones de repetición: construcciones de bucles seguras, prevención de agotamiento de recursos y manejo de tiempos de espera
  • Funciones y encapsulamiento: paso seguro de parámetros, anotaciones de tipo y modelado de amenazas a nivel de función
  • Práctica: Refactorización del flujo de control vulnerable en patrones de código defensivos, auditables y seguros

Módulos, paquetes y seguridad limitada al ámbito del entorno (skope-rules de Python)

  • Seguridad en la importación de módulos: evitar imports circulares, resolución segura de paquetes y aislamiento de espacios de nombres
  • Gestión de dependencias: pip/requirements.txt, archivos lock, seguridad de la cadena de suministro y detección de paquetes vulnerables
  • Gestión de secretos y credenciales: variables de entorno, mejores prácticas con .env y prevención de secretos codificados
  • Implementación de skope-rules: controles de acceso limitados al ámbito, aplicación de políticas en tiempo de ejecución y aislamiento de dependencias
  • Práctica: Auditoría del árbol de dependencias de un proyecto Python e implementación de políticas de seguridad limitadas al ámbito del entorno

Vulnerabilidades específicas de Python y mitigación

  • Top 10 de OWASP para aplicaciones Python/WSGI/ASGI: inyección, elusión de autenticación, deserialización insegura, SSRF y traversía de rutas
  • E/S segura y manejo de archivos: descriptores de archivo seguros, prevención de traversía de directorios y ejecución en entorno sandbox
  • Seguridad web y de API en Python: manejo seguro de solicitudes, codificación de salidas y protecciones a nivel de marco (FastAPI/Flask/Django)
  • Práctica: Identificación y corrección de vulnerabilidades específicas de Python en una aplicación de muestra utilizando alternativas seguras

Pruebas de seguridad automatizadas e integración con DevSecOps

  • Herramientas SAST para Python: Bandit, Semgrep y creación de reglas personalizadas para detección de vulnerabilidades limitada al ámbito
  • Escaneo DAST y de dependencias: integración de pip-audit, Safety y OWASP ZAP para descubrimiento de amenazas en tiempo de ejecución
  • Seguridad en la canalización CI/CD: flujos de trabajo de GitHub Actions/GitLab CI para puertas de seguridad automatizadas de Python y generación de informes de cumplimiento
  • Metodologías de prueba seguras: modelado de amenazas para microservicios de Python, conceptos básicos de fuzzing y protección en tiempo de ejecución
  • Práctica: Construcción de una canalización automatizada de escaneo de seguridad para Python e interpretación de informes de remediación

Proyecto final, revisión y vías de desarrollo seguro

  • Simulación del flujo de trabajo de desarrollo seguro de Python de extremo a extremo
  • Revisión de código para seguridad: identificación de anti-patrones, aplicación de correcciones seguras y documentación de decisiones
  • Preguntas y respuestas, distribución de recursos (listas de verificación de codificación segura, bibliotecas de seguridad de Python, estándares oficiales, plantillas de skope-rules)
  • Cierre del curso y próximos pasos para el dominio de la seguridad en Python

Requerimientos

Conceptos básicos de cualquier lenguaje de programación
Conceptos básicos de seguridad de la información

 14 Horas

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