DevSecOps con IA: Automatización de la seguridad en el pipeline
DevSecOps con IA es la práctica de integrar inteligencia artificial en los pipelines de DevOps para detectar proactivamente vulnerabilidades, aplicar políticas de seguridad y automatizar acciones de respuesta a lo largo del ciclo de vida de entrega de software.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de DevOps y seguridad de nivel intermedio que desean aplicar herramientas y prácticas basadas en IA para mejorar la automatización de la seguridad en los pipelines de desarrollo y despliegue.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar herramientas de seguridad impulsadas por IA en los pipelines de CI/CD.
- Utilizar análisis estático y dinámico potenciados por IA para detectar problemas más temprano.
- Automatizar la detección de secretos, el escaneo de vulnerabilidades en el código y el análisis de riesgos en las dependencias.
- Habilitar el modelado proactivo de amenazas y el cumplimiento de políticas mediante técnicas inteligentes.
Formato del curso
- Charlas interactivas y discusión grupal.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a DevSecOps e integración con IA
- Principios y objetivos de DevSecOps
- El papel de la IA y el aprendizaje automático en DevSecOps
- Tendencias de automatización de seguridad y categorías de herramientas
Análisis estático y dinámico de código con IA
- Uso de SonarQube, Semgrep o Snyk Code para análisis estático
- Pruebas dinámicas con generación asistida por IA de casos de prueba
- Interpretación de resultados e integración con sistemas de control de versiones
Detección de fugas de secretos y credenciales
- Detección mejorada por IA de secretos hardcodeados (p. ej., GitHub Advanced Security, Gitleaks)
- Prevención de la entrada de secretos al control de fuentes
- Creación de reglas automáticas de bloqueo y alertas
Escaneo de dependencias y contenedores impulsado por IA
- Escaneo de contenedores con Trivy y plugins habilitados para IA
- Monitoreo de bibliotecas de terceros y listas SBOM
- Recomendaciones automatizadas de remediación y alertas de parches
Modelado inteligente de amenazas y evaluación de riesgos
- Modelado de amenazas automatizado con herramientas basadas en IA
- Priorización de riesgos mediante modelos de aprendizaje automático
- Vinculación del impacto empresarial con vulnerabilidades técnicas
Integración y automatización del pipeline CI/CD
- Incorporación de verificaciones de seguridad en Jenkins, GitHub Actions o GitLab CI
- Creación de políticas como código para aplicar reglas en todos los entornos
- Generación de informes asistidos por IA para auditorías y cumplimiento normativo
Estudios de caso y patrones de automatización de seguridad
- Ejemplos reales del uso de IA en pipelines de seguridad
- Selección de las herramientas adecuadas para su ecosistema
- Mejores prácticas para construir y mantener pipelines seguros
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del ciclo de vida de DevOps y los pipelines de CI/CD
- Conocimientos básicos de los principios de seguridad de aplicaciones
- Familiaridad con repositorios de código y herramientas de infraestructura como código (IaC)
Público objetivo
- Equipos de DevOps enfocados en seguridad
- Ingenieros de DevSecOps y especialistas en seguridad en la nube
- Profesionales de cumplimiento normativo y gestión de riesgos
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
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Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
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Formato del Curso
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- Desplegar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
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- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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Formato del curso
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- Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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- Integrar la generación de pruebas basada en IA en flujos de trabajo de CI/CD.
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Formato del curso
- Conferencias técnicas guiadas respaldadas por perspectivas de expertos.
- Sesiones de práctica basadas en escenarios y ejercicios prácticos.
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Opciones de personalización del curso
- Si necesitas adaptar esta formación a tu cadena de herramientas o flujos de trabajo, contáctanos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización impulsadas por IA.
- Integrar puertas de QA inteligentes en los pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad (flakiness) de las pruebas.
- Optimizar el tiempo y la cobertura de pruebas en proyectos ágiles de rápida evolución.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
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- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante las compilaciones de software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir estándares regulatorios, de seguridad y de licenciamiento.
- Detectar automáticamente la deriva de configuración y las desviaciones.
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Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, apoyadas por ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de cumplimiento para CI/CD.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere integraciones de cumplimiento a medida, contáctenos para organizarlo.
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14 HorasLas plataformas de AIOps empresarial como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen potentes capacidades para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
- Correlacionar métricas, registros (logs) y eventos entre sistemas distribuidos utilizando análisis impulsado por inteligencia artificial.
- Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio para resolver) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
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Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo mediante la integración de prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar Prometheus y Grafana para garantizar la observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y predicción (forecasting).
- Definir reglas de alerta inteligentes basadas en información predictiva.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y sesiones de práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de LLM en producción
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a gran escala.
Seguridad de ML y Red Teaming de IA
14 HorasEsta formación en vivo con instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y de ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.