La inteligencia artificial está transformando la forma en que desarrollamos la gobernanza y la gestión de la ciberseguridad en nuestras empresas y organizaciones.

Nuestro curso online de IA aplicada a la Ciberseguridad está diseñado para ayudar a los profesionales de variadas disciplinas a aprender a integrar la IA en los procesos y controles en el ámbito de la ciberseguridad para potenciarlos, consiguiendo una mayor eficiencia y efectividad. 

Te proporcionaremos las mejores estrategias para aprovechar al máximo los estándares, metodologías, tecnologías y herramientas de IA agéntica e inteligencia de amenazas para anticiparte a los actores maliciosos y neutralizarlos.

¿Que 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. Conoce las ventajas y riesgos del uso de Mythos y otros LLMs específicos para ciberseguridad.

● 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.