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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 en 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 auditabilidad
- Consideraciones de cumplimiento y recopilación de evidencia para auditorías
Identidad y Autenticación No Humanas para Agentes
- Diseño de identidades para agentes: cuentas de servicio, JWTs y credenciales de vida corta
- Patrones de acceso de privilegio mínimo y acreditación bajo demanda (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 contra el acceso no autorizado por 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 operación (runbooks) y guiones (playbooks) para incidentes relacionados con agentes y su contención
Red-Teaming de Sistemas Agénticos
- Planificación de ejercicios de red-team: alcance, reglas de compromiso y failover seguro
- Técnicas adversarias: inyección de prompts, uso indebido de herramientas, manipulación de la cadena de pensamiento 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
- 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 antes del despliegue
- Gobernanza interfuncional: guiones (playbooks) para seguridad, legal, producto y operaciones
Proyecto Final: Ejercicio Red-Team / Blue-Team
- Ejecutar un ataque simulado de red-team contra un entorno de agente aislado (sandboxed)
- Defender, detectar y remediar como equipo 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
- Conocimiento de conceptos de IA/ML y comportamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM)
- Experiencia en gestión de identidades y accesos (IAM) y diseño de sistemas seguros
Audiencia Objetivo
- Ingenieros de seguridad y especialistas en red-teaming
- Ingenieros de operaciones de IA y de plataformas
- Oficiales de cumplimiento y gerentes de riesgo
- Líderes de ingeniería responsables de los 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
