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Temario del curso
Fundamentos: Modelos de Amenazas para la IA Agéntica
- Tipos de amenazas agénticas: uso indebido, escalada de privilegios, fugas 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 de control críticos para los agentes.
Gobernanza, Política y Gestión de Riesgos
- Marcos de gobernanza para sistemas agénticos (roles, responsabilidades, puntos 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 No Humana y Autenticación para Agentes
- Diseño de identidades para agentes: cuentas de servicio, JWT y credenciales de vida útil corta.
- Patrones de acceso con privilegios mínimos y autenticación 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 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 sensibles 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 alerta y preparación forense.
- Manuales de procedimientos (runbooks) y guiones (playbooks) para incidentes relacionados con agentes y su contención.
Red-Teaming de Sistemas Agénticos
- Planificación de ejercicios de red-teaming: alcance, reglas de enfrentamiento y conmutación de seguridad (failover).
- Técnicas adversariales: inyección de prompts, uso indebido de herramientas, manipulación de la cadena de pensamiento y abuso de API.
- Ejecución de ataques controlados y medición de la exposición e impacto.
Endurecimiento y Mitigaciones
- Controles de ingeniería: limitación de respuestas, puerta de control de capacidades y aislamiento en sandbox.
- 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, normalización (canonicalization) y filtros de salida.
Operacionalización de Despliegues Seguros de Agentes
- Patrones de despliegue: staging, canario y despliegue progresivo para agentes.
- Control de cambios, pipelines de pruebas y verificaciones de seguridad pre-despliegue.
- Gobernanza transversal: guiones (playbooks) de seguridad, legal, producto y operaciones.
Proyecto Final: Ejercicio Red-Team / Blue-Team
- Ejecutar un ataque simulado de red-team contra un entorno de agentes aislado (sandbox).
- 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 o operaciones en la nube.
- Familiaridad con conceptos de IA/ML y el comportamiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM).
- Experiencia en identidad y gestión de acceso (IAM) y diseño de sistemas seguros.
Audiencia
- Ingenieros de seguridad y profesionales de 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.
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