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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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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