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 Duración 21 horas

Temario del curso

Fundamentos: Modelos de Amenazas para IA Agéntica

  • Tipos de amenazas agénticas: uso indebido, escalada de privilegios, fuga de datos y riesgos de cadena de suministro
  • Perfiles de adversarios y capacidades de atacantes específicas para 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, puertas de aprobación)
  • Diseño de políticas: uso aceptable, reglas de escalada, manejo 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 de menor privilegio y acreditación bajo demanda (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
  • Manuales de procedimientos (runbooks) y guiones operativos (playbooks) para incidentes relacionados con agentes y su contención

Red Teaming de Sistemas Agénticos

  • Planificación de ejercicios de red teaming: alcance, reglas de enfrentamiento y recuperación segura ante fallos
  • Técnicas adversariales: inyección de prompts, uso indebido de herramientas, manipulación de la cadena de razonamiento y abuso de APIs
  • Realización de ataques controlados y medición de exposición e impacto

Endurecimiento y Mitigación

  • Controles de ingeniería: limitación de respuestas (throttling), control de capacidades y sandboxing
  • Controles de política y orquestación: flujos de aprobación, intervención humana (human-in-the-loop) y ganchos de gobernanza
  • Defensas a nivel de modelo y prompt: validación de entrada, canonicación y filtros de salida

Operacionalización de Despliegues Seguros de Agentes

  • Patrones de despliegue: entorno de pruebas (staging), canarización (canary) y despliegue progresivo para agentes
  • Control de cambios, pipelines de pruebas y verificaciones de seguridad previas al despliegue
  • Gobernanza interfuncional: guiones operativos (playbooks) de seguridad, legal, producto y operaciones

Proyecto Final: Ejercicio Red Team / Blue Team

  • Ejecución de un ataque simulado de red teaming contra un entorno de agente aislado (sandboxed)
  • Defensa, detección y remediación como equipo blue team utilizando controles y telemetría
  • Presentación de hallazgos, plan de remediación y actualizaciones de políticas

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Sólidos conocimientos en ingeniería de seguridad, administración de sistemas u operaciones en la nube
  • Conocimiento de conceptos de IA/ML y comportamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM)
  • Experiencia en gestión de identidades y accesos (IAM) y diseño de sistemas seguros

Audiencia

  • Ingenieros de seguridad y profesionales de red teaming
  • Ingenieros de operaciones de IA y de plataforma
  • Oficiales de cumplimiento y gestores de riesgo
  • Responsables de ingeniería a cargo de los despliegues de agentes

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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