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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, 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 críticos de control para los agentes
Gobernanza, políticas y gestión de riesgos
- Marcos de gobernanza para sistemas agénticos (roles, responsabilidades y 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 y autenticación no humana para agentes
- Diseño de identidades para agentes: cuentas de servicio, JWT y credenciales de vida corta
- Patrones de acceso con privilegios mínimos y acreditación just-in-time (en el momento preciso)
- 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 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 de datos personales (PII) ante el acceso no autorizado por agentes
Observabilidad, auditoría y respuesta a incidentes
- Diseño de telemetría para el comportamiento de los agentes: trazado de intenciones, registros de comandos y procedencia
- Integración con SIEM, umbrales de alertas y preparación forense
- Manual 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 participación y conmutación segura (safe failover)
- Técnicas adversariales: inyección de indicaciones (prompt injection), uso indebido de herramientas, manipulación de la cadena de pensamiento y abuso de API
- Realización de ataques controlados y medición de la exposición y el impacto
Endurecimiento y mitigaciones
- Controles de ingeniería: limitación de respuestas (throttling), control de capacidades y entornos aislados (sandboxing)
- Controles de política y orquestación: flujos de aprobación, intervención humana (human-in-the-loop) y ganchos de gobernanza
- Defensas a nivel de modelo e indicaciones: validación de entradas, normalización y filtros de salida
Operacionalización de despliegues seguros de agentes
- Patrones de despliegue: entorno de pruebas (staging), despliegue canario y lanzamiento progresivo para agentes
- Control de cambios, pipelines de pruebas y verificaciones de seguridad antes del despliegue
- Gobernanza interfuncional: guiones de seguridad, legal, producto y operaciones
Proyecto final: Ejercicio de 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 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 los conceptos de IA/ML y del comportamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM)
- Experiencia en la gestión de identidades y accesos (IAM) y en el diseño de sistemas seguros
Público objetivo
- Ingenieros de seguridad y miembros de equipos rojos (red-teamers)
- Ingenieros de operaciones de IA y de plataformas
- Oficiales de cumplimiento normativo y gerentes de riesgo
- 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
