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 Duración 21 horas

Temario del curso

Fundamentos: Modelos de Amenazas para la IA Agéntica

  • Tipos de amenazas agénticas: uso indebido, escalada de privilegios, fuga de datos y riesgos de la 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

  • 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 normativo y recopilación de evidencia para auditorías

Identidad y Autenticación No Humana para Agentes

  • Diseño de identidades para agentes: cuentas de servicio, JWTs y credenciales de vida útil corta
  • Patrones de acceso con menor privilegio posible y acreditación 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 sensible y PII contra el acceso no autorizado de agentes

Observabilidad, Auditoría y Respuesta a Incidentes

  • Diseño de telemetría para el comportamiento de agentes: trazabilidad de intención, registros de comandos y procedencia
  • Integración con SIEM, umbrales de alertas y preparación forense
  • Guías de ejecución (runbooks) y planes de acción (playbooks) para incidentes relacionados con agentes y contención

Red-Teaming de Sistemas Agénticos

  • Planificación de ejercicios de red-teaming: alcance, reglas de participación y conmutación segura de errores (failover)
  • Técnicas adversarias: inyección de prompts, uso indebido de herramientas, manipulación de la cadena de razonamiento y abuso de API
  • Realización de ataques controlados y medición de la exposición e impacto

Endurecimiento y Mitigación

  • Controles de ingeniería: limitación de respuestas (throttles), control de capacidades y entornos aislados (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, canonización y filtros de salida

Operacionalización de Despliegues Seguros de Agentes

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

Trabajo Final: Ejercicio de Equipo Rojo / Equipo Azul

  • Ejecutar un ataque simulado de red-team contra un entorno de agentes aislado (sandbox)
  • Defender, detectar y remediar como equipo azul utilizando controles y telemetría
  • Presentar hallazgos, plan de remediación y actualizaciones de políticas

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos sólidos en ingeniería de seguridad, administración de sistemas u operaciones en la nube
  • Familiaridad con conceptos de IA/ML y el comportamiento de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM)
  • Experiencia en gestión de identidades y acceso (IAM) y diseño de sistemas seguros

Público Objetivo

  • Ingenieros de seguridad y especialistas en red-teaming
  • Ingenieros de operaciones de IA y de plataformas
  • Oficiales de cumplimiento normativo y gerentes de riesgos
  • Líderes de ingeniería responsables de los despliegues de agentes

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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