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Temario del curso
Fundamentos: Modelos de Amenazas para IA Agéntica
- Tipos de amenazas agénticas: uso indebido, escalada, fuga de datos y riesgos de 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 agentes
Gobernanza, Política 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 auditabilidad
- 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 corta duración
- Patrones de acceso con privilegios mínimos y credencialización just-in-time
- Ciclo de vida de identidad, rotación, delegación y estrategias de revocación
Controles de Acceso, Secretos y Protección de Datos
- Modelos de control de acceso granular 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: trazado de intenciones, registros de comandos y procedencia
- Integración con SIEM, umbrales de alertas y preparación forense
- Manuales de procedimientos (runbooks) y libros de jugadas (playbooks) para incidentes relacionados con agentes y su contención
Red-Teaming en Sistemas Agénticos
- Planificación de ejercicios de red-teaming: alcance, reglas de participación y conmutación segura
- Técnicas adversarias: inyección de prompts, uso indebido de herramientas, manipulación de la cadena de pensamiento y abuso de APIs
- Realización de ataques controlados y medición de la exposición y el impacto
Refuerzo y Mitigación
- Controles de ingeniería: limitación de respuestas, control de capacidades y sandboxing
- Controles de política y orquestación: flujos de aprobación, intervención humana en el bucle (human-in-the-loop) y ganchos de gobernanza
- Defensas a nivel de modelo y prompt: validación de entrada, canonicación y filtros de salida
Operativización de Despliegues Seguros de Agentes
- Patrones de despliegue: entornos de preproducción (staging), canary y despliegue progresivo para agentes
- Control de cambios, pipelines de pruebas y verificaciones de seguridad previas al despliegue
- Gobernanza interfuncional: manuales de seguridad, legal, producto y operaciones
Proyecto Integrador: Ejercicio Equipo Rojo / Equipo Azul
- Ejecutar un ataque simulado de red-teaming contra un entorno de agentes en sandbox
- Defender, detectar y remediar como equipo azul (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 grandes (LLM)
- Experiencia en gestión de identidades y accesos (IAM) y diseño de sistemas seguros
Público Objetivo
- Ingenieros de seguridad y especialistas en red-teaming
- Ingenieros de operaciones de IA y de plataformas
- Funcionarios de cumplimiento normativo y gestores de riesgos
- Líderes de ingeniería responsables de los despliegues de agentes
21 Horas
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
