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
.envy 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
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
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Testimonios (2)
Los ejercicios prácticos relacionados con el contenido realmente ayudan a comprender más sobre cada tema. Además, el estilo de comenzar la clase con una conferencia y continuar con ejercicios prácticos es bueno y útil para relacionarlo con la conferencia presentada anteriormente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
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Ejemplos/ejercicios perfectamente adaptados a nuestro dominio
Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
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