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Duración 21 horas
Temario del curso
Fundamentos: Modelos de Amenazas para 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 de control críticos 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 para No Humanos en Agentes
- Diseño de identidades para agentes: cuentas de servicio, JWTs y credenciales de vida corta
- Patrones de acceso de menor privilegio y credenciales 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 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 datos PII contra el acceso no autorizado de agentes
Observabilidad, Auditoría y Respuesta a Incidentes
- Diseño de telemetría para el comportamiento de agentes: trazado de intención, registros de comandos y procedencia
- Integración con SIEM, umbrales de alertas y preparación forense
- Manuales de operaciones (runbooks) y guiones (playbooks) para incidentes relacionados con agentes y contención
Red-Teaming de Sistemas Agénticos
- Planificación de ejercicios de red team: alcance, reglas de compromiso y conmutación segura de fallos
- Técnicas adversarias: inyección de prompts, mal uso de herramientas, manipulación de la cadena de pensamiento y abuso de API
- Realización de ataques controlados y medición de la exposición e impacto
Endurecimiento y Mitigaciones
- Controles de ingeniería: limitación de respuestas (throttling), control de capacidades y aislamiento en sandbox
- Controles de políticas y orquestación: flujos de aprobación, human-in-the-loop y ganchos de gobernanza
- Defensas a nivel de modelo y prompt: validación de entrada, canonización y filtros de salida
Operacionalización de Despliegues Seguros de Agentes
- Patrones de despliegue: staging, canary y despliegue progresivo para agentes
- Control de cambios, tuberías de pruebas y verificaciones de seguridad pre-despliegue
- Gobernanza multifuncional: guiones de seguridad, legal, producto y operaciones
Capstone: Ejercicio Red Team / Blue Team
- Ejecutar un ataque simulado de red team contra un entorno de agentes en sandbox
- Defender, detectar y remediar como equipo blue usando 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.
- Familiaridad con conceptos de IA/ML y el comportamiento de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM).
- Experiencia en gestión de identidades y accesos (IAM) y diseño de sistemas seguros.
Audiencia Objetivo
- Ing. de seguridad y especialistas en red team.
- Ing. de operaciones de IA y plataformas.
- Oficiales de cumplimiento y gestores de riesgos.
- Líderes de ingeniería responsables de implementaciones 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
