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AI+ Security Level 3™ - eLearning (examen incluido)
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AI+ Security Level 3™ - eLearning (examen incluido)

448,00 EUR

  • 40 hours
eLearning

Lidere la Próxima Era de la Ciberseguridad con Innovaciones Potenciadas por la IA Esta certificación ofrece una inmersión profunda y completa en cómo la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) están transformando la ciberseguridad. Aprenderás a utilizar la IA para la detección avanzada de amenazas, el cumplimiento regulatorio y la gestión de riesgos en redes, puntos finales, IoT y entornos en la nube.

Características clave

Idioma

Curso y material en inglés

Nivel

Nivel intermedio (Categoría: IA+ Técnico)

Acceso a la plataforma por 1 año

y Laboratorio Práctico Virtual incluido

40 horas de lecciones en video y multimedia

Se recomiendan 50 horas de tiempo de estudio

Material

Video, material en PDF, libro electrónico de audio, podcasts, cuestionarios y evaluaciones.

Examen

Examen supervisado en línea con una repetición gratuita

Certificado

Certificado de finalización incluido. Válido por 1 año

Herramientas que dominarás

Splunk User Behavior Analytics (UBA), Microsoft Defender para Endpoint, Microsoft Azure AD Conditional Access, Adversarial Robustness Toolbox (ART)

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Acerca del curso

El programa se centra en la implementación práctica a través de estudios de caso, talleres y escenarios del mundo real, brindándote experiencia práctica en la defensa contra amenazas emergentes, ataques adversarios y demandas de cumplimiento cambiantes. Un proyecto final te permitirá aplicar tu experiencia a un desafío de ciberseguridad del mundo real, preparándote para diseñar e implementar soluciones de seguridad potenciadas por IA de manera efectiva.


Resultados de aprendizaje

Al finalizar este curso, podrás:

Aprovechar el Aprendizaje Profundo para la Defensa Cibernética

Desarrollar habilidades en la aplicación de modelos de aprendizaje profundo a tareas avanzadas de ciberseguridad como la detección de malware, la prevención de phishing y el análisis predictivo de amenazas.

Seguridad de contenedores y nube impulsada por IA

Aprende cómo la inteligencia artificial mejora la seguridad para infraestructuras en la nube y entornos contenerizados, con un enfoque en escalabilidad, automatización y respuesta proactiva ante amenazas.

Gestión de Identidad y Acceso Mejorada por IA

Aplicar la IA para optimizar la verificación de identidad, fortalecer los controles de acceso y asegurar los mecanismos de autenticación.

Seguridad para IoT con inteligencia artificial

Descubre estrategias de IA para abordar riesgos de seguridad específicos de IoT, incluyendo la identificación de dispositivos comprometidos y la protección de canales de comunicación.

Cronograma del curso

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  1. Fundamentos de IA y Aprendizaje Automático para la Ingeniería de Seguridad

    Lección 1

    • 1.1 Conceptos fundamentales de IA y ML para la seguridad
    • 1.2 Casos de uso de IA en Ciberseguridad
    • 1.3 Ingeniería de tuberías de IA para la seguridad
    • 1.4 Desafíos en la aplicación de la IA a la seguridad

  2. Aprendizaje automático para la detección y respuesta ante amenazas

    Lección 2

    • 2.1 Extracción de Características de Ingeniería para Conjuntos de Datos de Ciberseguridad
    • 2.2 Aprendizaje supervisado para la clasificación de amenazas
    • 2.3 Aprendizaje no supervisado para la detección de anomalías
    • 2.4 Ingeniería de Sistemas de Detección de Amenazas en Tiempo Real

  3. Aprendizaje profundo para aplicaciones de seguridad

    Lección 3

    • 3.1 Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) para la Detección de Amenazas
    • 3.2 Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y LSTMs para Seguridad
    • 3.3 Autoencodificadores para la detección de anomalías
    • 3.4 Aprendizaje Profundo Adversario en Seguridad

  4. IA adversaria en Seguridad

    Lección 4

    • 4.1 Introducción a los ataques de IA adversaria
    • 4.2 Mecanismos de defensa contra ataques adversarios
    • 4.3 Pruebas antagónicas y equipos rojos para sistemas de IA
    • 4.4 Ingeniería de Sistemas de IA Robustos Contra IA Adversaria

  5. IA en Seguridad de Red

    Lección 5

    • 5.1 Sistemas de Detección de Intrusiones Potenciados por IA
    • 5.2 IA para la Detección de Denegación de Servicio Distribuido (DDoS)
    • 5.3 Detección de Anomalías en Redes Basada en IA
    • 5.4 Ingeniería de Arquitecturas de Red Seguras con IA

  6. IA en Seguridad de Punto Final

    Lección 6

    • 6.1 IA para la Detección y Clasificación de Malware
    • 6.2 IA para la Detección y Respuesta en Puntos Finales (EDR)
    • 6.3 Caza de Amenazas Impulsada por IA
    • 6.4 Implementación de Modelos de IA Ligeros para Dispositivos con Recursos Limitados

  7. Ingeniería de Sistemas de IA Segura

    Lección 7

    • 7.1 Diseñando Arquitecturas de IA Seguras
    • 7.2 Criptografía en IA para la Seguridad
    • 7.3 Asegurando la Explicabilidad y Transparencia del Modelo en Seguridad
    • 7.4 Optimización del rendimiento de los sistemas de seguridad IA

  8. IA para la seguridad de la nube y contenedores

    Lección 8

    • 8.1 IA para la Seguridad de Entornos en la Nube
    • 8.2 Seguridad de contenedores impulsada por IA
    • 8.3 IA para la Seguridad de Arquitecturas Sin Servidor
    • 8.4 IA y DevSecOps

  9. Pruebas de Penetración con Inteligencia Artificial

    Lección 9

    • 9.1 Mejorando la eficiencia en la identificación de vulnerabilidades utilizando IA
    • 9.2 Automatización de la detección de amenazas y adaptación a patrones de ataque en evolución
    • 9.3 Fortalecimiento de organizaciones contra amenazas cibernéticas mediante pruebas de penetración impulsadas por IA
    • 9.4 Herramientas y Tecnología: Herramientas de Pruebas de Penetración, Escáneres de Vulnerabilidades basados en IA

  10. IA en Gestión de Identidad y Acceso (IAM)

    Lección 10

    • 10.1 IA para el Análisis del Comportamiento del Usuario en IAM
    • 10.2 IA para la Autenticación Multifactor (MFA)
    • 10.3 IA para la Arquitectura de Confianza Cero
    • 10.4 IA para el Control de Acceso Basado en Roles (RBAC)

  11. IA para la seguridad física y de IoT

    Lección 11

    • 11.1 IA para la Seguridad de las Ciudades Inteligentes
    • 11.2 IA para la seguridad del IoT industrial
    • 11.3 IA para la seguridad de vehículos autónomos
    • 11.4 IA para la seguridad de hogares inteligentes y IoT de consumo

  12. Proyecto de Fin de Carrera - Ingeniería de Sistemas de Seguridad IA

    Lección 12

    • 12.1 Definiendo el Problema del Proyecto Final
    • 12.2 Ingeniería de la Solución de IA
    • 12.3 Despliegue y Monitoreo del Sistema de IA
    • 12.4 Presentación y Evaluación del Proyecto Final

  13. Agentes de IA para Seguridad nivel 3

    Módulo Opcional

    • 1. Comprendiendo a los Agentes de IA
    • 2. Estudios de caso
    • 3. Práctica práctica con agentes de IA

Crecimiento industrial

Aumento de la demanda de profesionales en seguridad de IA

  • Las amenazas cibernéticas impulsadas por la IA están evolucionando rápidamente, lo que aumenta la demanda de profesionales capacitados en contrarrestar ataques avanzados y vulnerabilidades.
  • El 84% de los profesionales de ciberseguridad están de acuerdo en que la IA mejora su capacidad para combatir las amenazas cibernéticas.
  • Áreas de alto crecimiento: Inteligencia de Amenazas Potenciada por IA, Defensa Cibernética Predictiva, Aprendizaje Profundo para la Seguridad, Marcos de Seguridad IA de Confianza Cero
  • Se proyecta que el mercado global de seguridad en IA alcance los 133 mil millones de dólares para el año 2030, convirtiéndolo en una elección de carrera principal para aquellos que buscan roles de alto impacto en la ciberseguridad.
Seguridad de IA

¿Quién debería inscribirse en este programa?

Profesionales y Analistas de Ciberseguridad

Especialistas en Pruebas de Penetración y Cazadores de Amenazas

Consultores de Seguridad

Interventores de Incidentes

Ingenieros de Seguridad

Auditores de Cumplimiento

Administradores de Seguridad de Red

Profesionales de TI y Administradores de Sistemas

Líderes Empresariales y Tomadores de Decisiones

Desarrolladores de Software

Comience el curso ahora

Más detalles

Requisitos previos

  • Se recomienda pero no es obligatorio completar el Nivel 1™ de Seguridad IA+
  • Conocimientos básicos de Python, incluyendo variables, bucles y funciones.
  • Comprensión de la triada de la CIA, conceptos fundamentales de ciberseguridad y amenazas comunes como el malware.
  • Conocimiento general de los fundamentos del aprendizaje automático (no se necesita experiencia técnica).
  • Familiaridad con los conceptos básicos de redes, incluyendo direccionamiento IP y protocolos TCP/IP.
  • Habilidades básicas de Linux/línea de comandos para navegar y utilizar herramientas de seguridad.
  • Interés en aprovechar la IA para aplicaciones de ciberseguridad en tiempo real.
  • No hay requisitos formales: la certificación se otorga únicamente en base al rendimiento en el examen.

Detalles del examen

  • Duración: 90 minutos
  • Aprobado: 70% (35/50)
  • Formato: 50 preguntas de opción múltiple y respuesta múltiple
  • Método de entrega: En línea a través de una plataforma de examen supervisado (horario flexible)
  • Idioma: Español

Licenciamiento y acreditación

Este curso es ofrecido por AVC de acuerdo con el Acuerdo del Programa de Socios y cumple con los requisitos del Acuerdo de Licencia.

Política de Equidad

AVC no proporciona alojamiento debido a una discapacidad o condición médica de ningún estudiante. Se anima a los candidatos a contactar a AVC para obtener orientación y apoyo durante el proceso de alojamiento.


Preguntas Frecuentes

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