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Temario del curso
Fundamentos: Modelos de Amenazas para IA Agéntica
- Tipos de amenazas agénticas: uso indebido, escalada, fuga 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 críticos de control para 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 auditabilidad.
- Consideraciones de cumplimiento 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 de privilegios mínimos y credenciación justa a tiempo (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 PII frente al acceso no autorizado de agentes.
Observabilidad, Auditoría y Respuesta a Incidentes
- Diseño de telemetría para el comportamiento de agentes: seguimiento 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 su contención.
Red-Teaming de Sistemas Agénticos
- Planificación de ejercicios de red-teaming: alcance, reglas de compromiso y fallo seguro.
- Técnicas adversariales: inyección de prompts, uso indebido de herramientas, manipulación de la cadena de pensamiento y abuso de APIs.
- Realización de ataques controlados y medición de exposición e impacto.
Endurecimiento y Mitigaciones
- Controles de ingeniería: limitación de respuestas, control de capacidades y virtualización (sandboxing).
- Controles de política y orquestación: flujos de aprobación, intervención humana (human-in-the-loop) y puntos de gobernanza.
- Defensas a nivel de modelo y prompt: validación de entradas, normalización y filtros de salida.
Operativización de Despliegues Seguros de Agentes
- Patrones de despliegue: staging, canary y despliegue progresivo para agentes.
- Control de cambios, pipelines de pruebas y verificaciones de seguridad pre-despliegue.
- Gobernanza interfuncional: manuales de seguridad, legal, producto y operaciones.
Proyecto Final: Ejercicio Red-Team / Blue-Team
- Ejecutar un ataque simulado de red-team contra un entorno de agente virtualizado (sandboxed).
- Defender, detectar y remediar como equipo blue usando controles y telemetría.
- Presentar hallazgos, plan de remediación y actualizaciones de política.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólidos conocimientos en ingeniería de seguridad, administración de sistemas u operaciones en la nube.
- Familiaridad con los 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.
Público Objetivo
- Ingenieros de seguridad y especialistas en red-teaming.
- Ingenieros de operaciones de IA y de plataformas.
- Oficiales de cumplimiento y gestores de riesgos.
- Líderes de ingeniería responsables del despliegue 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
