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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, filtración 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 de control críticos para los 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, tratamiento de datos y auditabilidad.
- Consideraciones de cumplimiento 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 corta.
- Patrones de acceso de privilegio mínimo y otorgamiento de credenciales 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 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 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 alerta y preparación forense.
- Runbooks y playbooks para incidentes relacionados con agentes y su contención.
Red Teaming de Sistemas Agénticos
- Planificación de ejercicios de red teaming: alcance, reglas de compromiso y recuperación segura.
- Técnicas adversarias: inyección de prompts, uso indebido de herramientas, manipulación de la cadena de razonamiento y abuso de API.
- Ejecución de ataques controlados y medición de la exposición e impacto.
Endurecimiento y Mitigaciones
- Controles de ingeniería: limitadores de respuesta, control de capacidades y sandboxes.
- 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 entradas, normalización 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 pre-despliegue.
- Gobernanza interfuncional: playbooks de seguridad, legal, producto y operaciones.
Capstone: Ejercicio Red Team / Blue Team
- 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
- Sólida base en ingeniería de seguridad, administración de sistemas o operaciones en la nube.
- Familiaridad con conceptos de IA/ML y el comportamiento de los grandes modelos de lenguaje (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.
- Oficiales de cumplimiento y gestores de riesgos.
- Líderes de ingeniería responsables de despliegues 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
