IA Aplicada a Ciberseguridad

¿Qué aprenderás?

• Fundamentos y Arquitectura de IA: domina el vocabulario técnico esencial (GenAI, LLMs, RAG, agentes autónomos) y comprende conceptualmente el funcionamiento de las redes neuronales aplicadas a la ciberseguridad.
• Gobernanza y Políticas de Uso: crea políticas corporativas de buen uso de la IA, gestionando el Shadow AI, la propiedad intelectual y el cumplimiento de los estándares ISO/IEC 38507 e ISO/IEC 42001.
• Defensa Técnica y Mitigación de Ataques: protégete contra las vulnerabilidades críticas del ecosistema de LLMs y agentes autónomos, aplicando los marcos OWASP Top 10 y mitigando riesgos como prompt injection o data poisoning.
• Operaciones de Seguridad Avanzadas (Agentic SOC): optimiza la detección proactiva de amenazas y automatiza el triaje y la respuesta ante incidentes integrando Inteligencia de Amenazas Agéntica y Deep Learning en el SOC.
• Gestión de Riesgos y Auditoría de IA: implementa de forma práctica metodologías internacionales de evaluación de riesgos y robustez técnica como NIST AI RMF 1.0, Gartner AI TRiSM e ISO/IEC 42005.
• Infraestructura de Red Inteligente: aprende cómo las redes definidas por software (SDN) soportan la IA, y utiliza telemetría avanzada con eBPF y programación P4 para la monitorización en tiempo real.
• Optimización y Autogestión de Redes: aplica modelos predictivos de Machine Learning para la detección de DDoS, la mitigación automática de incidentes y la gestión dinámica de recursos en entornos cloud y distribuidos.
• Privacidad de Datos en Machine Learning: protégete contra ataques de exfiltración y reconstrucción de datos mediante el uso de aprendizaje federado, privacidad diferencial y computación confidencial (TEEs).
• IA Responsable y Ética: diseña sistemas confiables (Trustworthy AI) mitigando el sesgo algorítmico, aplicando técnicas de explicabilidad y asegurando el cumplimiento de los principios europeos de responsabilidad.