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Temario del curso

Introducción a la IA en ciberseguridad

  • Landscape actual de amenazas cibernéticas.
  • Casos de uso de IA en ciberseguridad.
  • Descripción general de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Recopilación y preprocesamiento de datos

  • Fuentes de datos de seguridad: registros, alertas y tráfico de red.
  • Etiquetado de datos y normalización.
  • Manejo de conjuntos de datos desequilibrados.

Detección de amenazas e identificación de anomalías

  • Aprendizaje supervisado frente a no supervisado.
  • Construcción de modelos de clasificación para la detección de intrusiones.
  • Técnicas de agrupamiento para la detección de anomalías.

Automatización de procesos de seguridad con IA

  • IA para automatizar el análisis de inteligencia de amenazas.
  • Plataformas de orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR).
  • Caso de estudio: Automatización de la detección y respuesta al phishing.

Análisis predictivo para ciberseguridad

  • Predicción de tendencias de ataque utilizando modelos de series temporales.
  • Uso del procesamiento de lenguaje natural (PLN) en informes de amenazas.
  • Construcción de una canalización de predicción de amenazas.

Respuesta a incidentes con sistemas inteligentes

  • Desarrollo de un marco de respuesta a incidentes impulsado por IA.
  • Toma de decisiones en tiempo real para la respuesta.
  • Integración con plataformas SIEM e inteligencia de amenazas.

Herramientas y marcos de IA para ciberseguridad

  • Herramientas y bibliotecas de código abierto (por ejemplo, Scikit-learn, TensorFlow, Keras).
  • Plataformas de análisis y automatización de seguridad.
  • Consideraciones para el despliegue.

Consideraciones éticas y operativas

  • Sesgo e imparcialidad en los modelos de IA.
  • Regulaciones y cumplimiento normativo.
  • Transparencia y explicabilidad.

Proyecto final: Solución de ciberseguridad impulsada por IA

  • Diseño e implementación de una solución basada en IA para un problema real de ciberseguridad.
  • Resolución colaborativa de problemas y desarrollo de soluciones.
  • Presentación y retroalimentación.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de ciberseguridad.
  • Experiencia con programación o scripting (por ejemplo, Python).
  • Conocimientos fundamentales de aprendizaje automático.

Público objetivo

  • Analistas e ingenieros de ciberseguridad.
  • Profesionales de IA y ciencia de datos interesados en aplicaciones de ciberseguridad.
  • Arquitectos de seguridad y administradores de TI.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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