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Temario del curso

Fundamentos y Herramientas de Seguridad en Python

  • Linea base de seguridad de Python 3.x: consideraciones de versión, estándares PEP y prácticas de instalación segura
  • Configuración de IDE profesional: extensiones de seguridad en VS Code/PyCharm, analizadores estáticos (Flake8, Pylint) y depuradores
  • Aislamiento del entorno: venv/conda, contenedores y configuraciones de laboratorio reproducibles
  • Laboratorio: Provisión de un espacio de trabajo seguro en Python con integración de análisis estático (linting) 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 conversión segura de tipos
  • Cadenas de texto y codificación: normalización 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), patrones de validación de entrada
  • Laboratorio: Reescritura de código de manejo de datos inseguro en implementaciones seguras, validadas y con indicaciones de tipo (type-hinted)

Flujo de Control, Funciones y Arquitectura Segura

  • Declaraciones y expresiones de Python: asignaciones seguras, manejo de excepciones y prevención de modos de falla silenciosa
  • Condicionales y reglas de sintaxis: lógica condicional segura, prevención de vulnerabilidades de ejecución dinámica (eval/exec/pickle)
  • Declaraciones de repetición: constructos de bucle seguros, prevención de agotamiento de recursos y manejo de tiempo de espera
  • Funciones y encapsulación: paso de parámetros seguro, indicaciones de tipo y modelado de amenazas a nivel de función
  • Laboratorio: Refactorización del flujo de control vulnerable en patrones de código seguros, auditables y defensivos

Módulos, Paquetes y Seguridad Scoped en Python (Python skope-rules)

  • Seguridad en la importación de módulos: evitar importaciones circulares, resolución segura de paquetes y aislamiento de espacios de nombres
  • Gestión de dependencias: pip/requirements.txt, archivos de bloqueo (lockfiles), 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 en el código fuente
  • Implementación de skope-rules: controles de acceso limitados al ámbito, aplicación de políticas en tiempo de ejecución y aislamiento de dependencias
  • Laboratorio: Auditoría del árbol de dependencias de un proyecto de Python e implementación de políticas de seguridad scoped en el entorno

Vulnerabilidades Específicas de Python y Mitigación

  • OWASP Top 10 para aplicaciones Python/WSGI/ASGI: inyección, evasión de autenticación, deserialización insegura, SSRF y navegación de directorios
  • I/O y manejo de archivos seguros: descriptores de archivo seguros, prevención de navegación de directorios y ejecución en sandbox
  • Seguridad web y de APIs en Python: manejo seguro de solicitudes, codificación de salida y protecciones a nivel de framework (FastAPI/Flask/Django)
  • Laboratorio: Identificación y parcheo de vulnerabilidades específicas de Python en una aplicación de ejemplo 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 scoped
  • 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 en Python y reportes de cumplimiento
  • Metodologías de prueba seguras: modelado de amenazas para microservicios en Python, fundamentos de fuzzing y protección en tiempo de ejecución
  • Laboratorio: Construcción de una canalización automatizada de escaneo de seguridad en Python e interpretación de reportes de remediación

Proyecto Final, Revisión y Vías de Desarrollo Seguro

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

Requerimientos

Fundamentos de cualquier lenguaje de programación
Fundamentos de la seguridad de la información

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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