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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, filtración 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 críticos de control para agentes
Gobernanza, Políticas y Gestión de Riesgos
- Marco de gobernanza para sistemas agénticos (roles, responsabilidades, puntos de aprobación)
- Diseño de políticas: uso aceptable, reglas de escalada, manejo de datos y auditoría
- Consideraciones de cumplimiento normativo 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 mínimos privilegios y credenciamiento bajo demanda (just-in-time)
- Ciclo de vida de la identidad, rotación, delegación y estrategias de revocación
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 frente al 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
- Libros de ejecución (runbooks) y guiones de acción (playbooks) para incidentes y contención relacionados con agentes
Red-Teaming de Sistemas Agénticos
- Planificación de ejercicios de red-teaming: alcance, reglas de enfrentamiento y recuperación segura (safe failover)
- Técnicas adversarias: inyección de prompts, mal uso de herramientas, manipulación de la cadena de pensamiento (chain-of-thought) y abuso de APIs
- Ejecución de ataques controlados y medición de la 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 (governance hooks)
- Defensas a nivel de modelo y prompt: validación de entrada, normalización y filtros de salida
Operacionalización de Implementaciones Seguras de Agentes
- Patrones de despliegue: entornos de preproducción (staging), canario y despliegue progresivo para agentes
- Control de cambios, tuberías de pruebas (testing pipelines) y verificaciones de seguridad antes del despliegue
- Gobernanza interfuncional: guiones de acción para seguridad, legal, producto y operaciones
Trabajo Final: Ejercicio de Equipo Rojo / Equipo Azul
- Ejecución de un ataque de red-team simulado contra un entorno de agente aislado (sandbox)
- Defensa, detección y remediación como equipo azul 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 grandes modelos de lenguaje (LLM)
- Experiencia en gestión de identidades y acceso (IAM) y diseño de sistemas seguros
Audiencia
- Ingenieros de seguridad y especialistas en red-teaming
- Ingenieros de operaciones de IA y de plataformas
- Oficiales de cumplimiento normativo y gerentes de riesgo
- Líderes de ingeniería responsables de implementaciones de agentes
Reseñas (1)
el inventario y la identificación de las distintas exposiciones al riesgo en la IA
Gary Cook - Cybersecurity and Information Technology Risk Division
Curso - Introduction to AI Trust, Risk, and Security Management (AI TRiSM)
Traducción Automática