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Temario del curso
Fundamentos: Modelos de Amenaza para Agentic AI
- Tipos de amenazas agentic: uso indebido, escalada, fugas de datos y riesgos en la cadena de suministro.
- Perfiles de adversarios y capacidades de ataque específicas para agentes autónomos.
- Mapeo de activos, límites de confianza y puntos de control críticos para los agentes.
Gobernanza, Política y Gestión de Riesgos
- Marcos de gobernanza para sistemas agentic (roles, responsabilidades, puertas de aprobación).
- Diseño de políticas: uso aceptable, reglas de escalada, manejo de datos y auditable.
- Consideraciones de cumplimiento y recopilación de evidencia para auditorías.
Identidad No Humana y Autenticación para Agentes
- Diseño de identidades para agentes: cuentas de servicio, JWTs y credenciales de corta duración.
- Patrones de acceso de mínimo privilegio y provisión de credenciales 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 fino 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 e información personal identificable (PII) contra accesos no autorizados por agentes.
Observabilidad, Auditoría y Respuesta a Incidentes
- Diseño de telemetría para el comportamiento del agente: trazado de intenciones, registros de comandos y procedencia.
- Integración con SIEM, umbrales de alerta y preparación forense.
- Libros de ejecución (runbooks) y planes de acción para incidentes relacionados con agentes y contención.
Pruebas de Penetración en Sistemas Agentic
- Planificación de ejercicios de red-team: alcance, reglas de compromiso y fallover seguro.
- Técnicas adversariales: inyección de prompts, uso indebido de herramientas, manipulación del razonamiento en cadena (chain-of-thought) y abuso de API.
- Ejecución de ataques controlados y medición de exposición e impacto.
endurecimiento y Mitigaciones
- Controles de ingeniería: límite de respuesta, gatekeeping de capacidades y sandboxing.
- Controles de política y orquestación: flujos de aprobación, intervención humana (human-in-the-loop) y puntos 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: entornos de staging, despliegue canario y lanzamiento progresivo para agentes.
- Control de cambios, pipelines de pruebas y verificaciones de seguridad previas al despliegue.
- Gobernanza multidisciplinaria: seguridad, legal, producto y planes de acción operativos.
Proyecto Final: Ejercicio Red-Team / Blue-Team
- Ejecutar un ataque simulado de red-team contra un entorno de agente en sandbox.
- Defender, detectar y remediar como el blue team utilizando controles y telemetría.
- Presentar 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.
- Familiaridad con conceptos de IA/ML y el comportamiento de los modelos de lenguaje grande (LLM).
- Experiencia con gestión de identidades y accesos (IAM) y diseño seguro de sistemas.
Público Objetivo
- Ingenieros de seguridad y especialistas en pruebas de penetración (red-teamers).
- Ingenieros de operaciones de IA e ingenieros de plataformas.
- Oficiales de cumplimiento y gestores de riesgos.
- Líderes de ingeniería responsables del despliegue de agentes.
21 Horas
