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Temario del curso

Introducción a la IA en Ciberseguridad

  • Panorama actual de las amenazas cibernéticas.
  • Casos de uso de IA en ciberseguridad.
  • Resumen de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Recopilación y procesamiento de datos

  • Fuentes de datos de seguridad: registros, alertas y tráfico de red.
  • Etiquetado y normalización de datos.
  • Gestión de conjuntos de datos desbalanceados.

Detección de amenazas e identificación de anomalías

  • Aprendizaje supervisado vs. no supervisado.
  • Desarrollo de modelos de clasificación para la detección de intrusiones.
  • Técnicas de agrupamiento para la detección de anomalías.

Automatización de procesos de seguridad con IA

  • IA para automatizar el análisis de inteligencia de amenazas.
  • Plataformas de Orquestación, Automatización y Respuesta de Seguridad (SOAR).
  • Caso de estudio: Automatización de la detección y respuesta ante phishing.

Análisis predictivo para la ciberseguridad

  • Pronóstico de tendencias de ataques utilizando modelos de series temporales.
  • Uso de procesamiento de lenguaje natural (PLN) en informes de amenazas.
  • Construcción de un pipeline de predicción de amenazas.

Respuesta a incidentes con sistemas inteligentes

  • Desarrollo de un marco de respuesta a incidentes impulsado por IA.
  • Toma de decisiones en tiempo real.
  • Integración con plataformas SIEM e inteligencia de amenazas.

Herramientas y marcos de trabajo de IA para la ciberseguridad

  • Herramientas y bibliotecas de código abierto (por ejemplo, Scikit-learn, TensorFlow, Keras).
  • Plataformas para análisis y automatización de seguridad.
  • Consideraciones de implementación.

Consideraciones éticas y operativas

  • Sesgo y equidad en los modelos de IA.
  • Regulaciones y cumplimiento normativo.
  • Transparencia y explicabilidad.

Proyecto final: Solución de ciberseguridad impulsada por IA

  • Diseñar e implementar una solución impulsada por IA para un problema real de ciberseguridad.
  • Resolución colaborativa de problemas y desarrollo de soluciones.
  • Presentación y retroalimentación.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de ciberseguridad.
  • Experiencia con programación o scripting (por ejemplo, Python).
  • Conocimiento de los fundamentos del aprendizaje automático.

Público objetivo

  • Analistas e ingenieros de ciberseguridad.
  • Profesionales de IA y ciencia de datos interesados en aplicaciones de ciberseguridad.
  • Arquitectos de seguridad y gerentes de TI.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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