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Duración 21 horas
Temario del curso
Fundamentos: Modelos de Amenazas para la IA Agéntica
- Tipos de amenazas agénticas: uso indebido, escalada de privilegios, filtración de datos y riesgos de la cadena de suministro
- Perfiles de adversarios y capacidades de los atacantes específicas de los agentes autónomos
- Mapeo de activos, límites de confianza y puntos de control críticos para agentes
Gobernanza, Políticas y Gestión de Riesgos
- Marcos de gobernanza para sistemas agénticos (roles, responsabilidades, puntos de aprobación)
- Diseño de políticas: uso aceptable, reglas de escalada, gestión de datos y capacidad de auditoría
- Consideraciones de cumplimiento y recopilación de evidencia para auditorías
Identidad y Autenticación No Humana para Agentes
- Diseño de identidades para agentes: cuentas de servicio, JWT y credenciales de vida corta
- Patrones de acceso con privilegios mínimos y credenciación just-in-time
- Estrategias de ciclo de vida, rotación, delegación y revocación de identidades
Controles de Acceso, Secretos y Protección de Datos
- Modelos de control de acceso granulares y patrones basados en capacidades para agentes
- Gestión de secretos, cifrado en tránsito y en reposo, y minimización de datos
- Protección de fuentes de conocimiento sensibles y PII contra el acceso no autorizado de agentes
Observabilidad, Auditoría y Respuesta a Incidentes
- Diseño de telemetría para el comportamiento de agentes: trazado de intenciones, registros de comandos y procedencia
- Integración con SIEM, umbrales de alertas y preparación forense
- Runbooks y playbooks para incidentes relacionados con agentes y su contención
Red-Teaming en Sistemas Agénticos
- Planificación de ejercicios de red-teaming: alcance, reglas de compromiso y conmutación segura (failover)
- Técnicas adversarias: inyección de prompts, uso indebido de herramientas, manipulación de la cadena de pensamiento y abuso de APIs
- Ejecución de ataques controlados y medición de la exposición y el impacto
Endurecimiento y Mitigaciones
- Controles de ingeniería: limitadores de respuesta (throttling), control de capacidades y sandboxing
- Controles de políticas y orquestación: flujos de aprobación, intervención humana y ganchos de gobernanza
- Defensas a nivel de modelo y prompt: validación de entradas, normalización y filtros de salida
Operacionalización de Implementaciones Seguras de Agentes
- Patrones de implementación: entornos de pruebas (staging), canario e implementación progresiva para agentes
- Control de cambios, pipelines de pruebas y verificaciones de seguridad previas a la implementación
- Gobernanza multifuncional: playbooks de seguridad, legal, producto y operaciones
Proyecto Final: Ejercicio de Equipo Rojo / Equipo Azul
- Ejecutar un ataque simulado de red-teaming contra un entorno de agente en sandbox
- Defender, detectar y remediar como equipo azul utilizando controles y telemetría
- Presentar hallazgos, plan de remediación y actualizaciones de políticas
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólida experiencia en ingeniería de seguridad, administración de sistemas u operaciones en la nube
- Conocimiento de conceptos de IA/ML y comportamiento de modelos de lenguaje de gran escala (LLM)
- Experiencia en gestión de identidades y acceso (IAM) y diseño de sistemas seguros
Público Objetivo
- Ingenieros de seguridad y profesionales de red-teaming
- Ingenieros de operaciones de IA y de plataformas
- Oficiales de cumplimiento y gestores de riesgos
- Líderes de ingeniería responsables de las implementaciones de agentes
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Reseñas (1)
el inventario y la identificación de las distintas exposiciones al riesgo en la IA
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