Ciberseguridad
CursoIntroductorioInteligencia Artificial y Ciberseguridad
Cómo la inteligencia artificial cambió los dos lados de la ciberseguridad: detección de amenazas y respuesta automatizada por un lado, ataques más sofisticados y nuevos riesgos por el otro. Curso breve de 8 horas con simulaciones prácticas.
Definición
La inteligencia artificial entró a la ciberseguridad por las dos puertas a la vez. Del lado de la defensa, permite detectar patrones anómalos en volúmenes de datos que ningún equipo podría revisar, clasificar alertas y automatizar la respuesta inicial a incidentes. Del lado del ataque, hace que el phishing sea indistinguible de un correo legítimo, que la suplantación de voz e identidad esté al alcance de cualquiera y que los ataques se adapten más rápido que las defensas. Este curso breve recorre ambos lados con casos reales. Trabaja los fundamentos necesarios de ambos campos, el uso concreto de machine learning en la detección de amenazas, la automatización y orquestación de la respuesta a incidentes con simulaciones prácticas, y los desafíos éticos y de privacidad que introduce vigilar con sistemas automatizados. Son 8 horas organizadas en cuatro módulos de dos, pensadas para quien necesita entender el panorama y decidir, no para quien va a implementar la herramienta.
Público objetivo
- Profesionales de TI y ciberseguridad con experiencia básica o intermedia, interesados en cómo la IA mejora la seguridad digital.
- Desarrolladores de software y analistas de datos que quieran aplicar sus habilidades de IA al campo de la ciberseguridad.
- Estudiantes universitarios o de postgrado de carreras de TI que buscan especializarse en la intersección de ambos campos.
- Gestores de seguridad y responsables de decisiones de TI que evalúan integrar soluciones basadas en inteligencia artificial.
- Responsables de evaluar propuestas de proveedores de seguridad con componentes de IA.
- Para quién NO es: No es un curso de fundamentos de ciberseguridad: asume nociones básicas del campo. Si partes desde cero, el camino es Fundamentos de Ciberseguridad. Tampoco es un curso de implementación técnica de herramientas de seguridad.
Objetivos
Comprender las aplicaciones, las oportunidades y los riesgos de la inteligencia artificial en ciberseguridad, tanto en la defensa como en el ataque.
- Comprender los fundamentos de inteligencia artificial y de ciberseguridad necesarios para entender su intersección.
- Reconocer los usos concretos de la IA en la detección de amenazas y qué técnicas de machine learning hay detrás.
- Comprender la automatización de la respuesta a incidentes y las herramientas de orquestación de seguridad.
- Distinguir qué decisiones de seguridad puede tomar un sistema automatizado y cuáles exigen supervisión humana.
- Reconocer cómo la inteligencia artificial potencia también los ataques: phishing indistinguible, suplantación y adaptación rápida.
- Analizar los desafíos éticos y de privacidad que introduce la vigilancia automatizada.
- Interpretar casos reales de aplicación y extraer criterios utilizables en la propia organización.
Resultados de aprendizaje
- Explicar los usos reales de la inteligencia artificial en detección y respuesta, distinguiéndolos del discurso comercial.
- Distinguir qué parte de la respuesta a un incidente puede automatizarse y qué exige decisión humana.
- Interpretar casos de aplicación y evaluar si son replicables en el propio contexto.
- Identificar los riesgos que introduce usar IA en seguridad: falsos positivos a escala, opacidad y dependencia.
- Reconocer las amenazas potenciadas por IA que hoy enfrenta la organización.
- Evaluar una propuesta de proveedor de seguridad con componentes de inteligencia artificial.
Temario
1. Introducción a la IA y la ciberseguridad (2 horas)
- Fundamentos de inteligencia artificial: qué es un modelo, cómo aprende y qué implica para la seguridad.
- Visión general de la ciberseguridad: qué se protege, frente a qué y con qué estrategias.
- La interacción entre ambos campos: por qué la IA cambió las reglas para los dos lados a la vez.
- Amenazas potenciadas por IA: phishing indistinguible de un correo legítimo, suplantación de voz e identidad, y ataques que se adaptan.
- Qué es realista esperar de una herramienta de seguridad con IA y qué es discurso comercial.
2. IA en la detección de amenazas (2 horas)
- Uso de la inteligencia artificial para identificar amenazas en volúmenes de datos que ningún equipo puede revisar.
- Detección de anomalías: cómo se establece qué es comportamiento normal y qué ocurre cuando ese normal cambia.
- Herramientas y técnicas de machine learning aplicadas a seguridad: clasificación, agrupamiento y detección de valores atípicos.
- El problema de los falsos positivos: por qué un detector demasiado sensible termina siendo ignorado por el equipo.
- Casos de estudio y ejemplos reales de detección asistida.
3. Automatización y respuesta a incidentes (2 horas)
- Inteligencia artificial en la automatización de la respuesta: qué pasos pueden ejecutarse sin intervención.
- Herramientas de orquestación de seguridad basadas en IA y cómo se integran con lo que ya existe.
- La frontera de la decisión: qué acciones puede tomar el sistema —aislar, bloquear, revertir— y cuáles exigen aprobación humana.
- Riesgos de la automatización en seguridad: qué pasa cuando el sistema se equivoca a escala y en segundos.
- Simulaciones prácticas de respuesta a incidentes con apoyo de automatización.
4. Ética y desafíos futuros (2 horas)
- Desafíos éticos de la vigilancia automatizada: dónde termina el monitoreo de seguridad y empieza la vigilancia de personas.
- Privacidad: qué datos alimentan los sistemas de detección y qué exige la Ley 21.719 cuando incluyen información de trabajadores.
- Opacidad y explicabilidad: qué hacer cuando el sistema señala algo y nadie puede explicar por qué.
- Dependencia de proveedores y del modelo: qué pasa si el servicio cambia o se interrumpe.
- Tendencias futuras de la inteligencia artificial en ciberseguridad y qué anticipar.
Metodología y materiales
Metodología
- Exposición con demostraciones de herramientas de seguridad basadas en inteligencia artificial.
- Casos de estudio reales de detección y de respuesta automatizada.
- Simulaciones prácticas de respuesta a incidentes con apoyo de automatización.
- Discusión de los desafíos éticos y de privacidad aplicados a contextos concretos.
Materiales incluidos
- Material de estudio con los conceptos de ambos campos y su intersección.
- Acceso a herramientas demostrativas y simuladores usados en clase.
- Casos de estudio de detección y de respuesta automatizada.
- Lecturas de profundización sobre amenazas potenciadas por inteligencia artificial.
- Pauta de evaluación de proveedores de seguridad con componentes de IA.
Evaluación y certificación
Evaluación del curso
Test de opción múltiple y participación en casos.
Certificados
- Certificado de participación Passus
Condiciones de inscripción
Modalidad online sincrónica en horario vespertino. El curso se dicta con un mínimo de 5 estudiantes, por lo que la fecha publicada puede variar. Para cursos cerrados, con un mínimo de 8 estudiantes, el horario, la modalidad y la fecha se acuerdan con el instructor o instructora.
Requisitos
- No requiere experiencia previa en inteligencia artificial.
- Se recomiendan nociones básicas de ciberseguridad o de TI para aprovechar el contenido.
- No exige programación.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto dura el curso?
8 horas, organizadas en cuatro módulos de dos horas cada uno.
¿Necesito experiencia previa?
No se requiere experiencia en inteligencia artificial. Sí se recomiendan nociones básicas de ciberseguridad o de TI para aprovechar el contenido: el curso asume el vocabulario básico del campo. Si partes desde cero en seguridad, conviene Fundamentos de Ciberseguridad primero.
¿Cubre solo el lado defensivo?
No, los dos lados. La inteligencia artificial también potencia los ataques: phishing indistinguible de un correo legítimo, suplantación de voz e identidad, y ataques que se adaptan más rápido que las defensas. Entender el lado ofensivo es parte de poder defenderse.
¿Qué diferencia hay con Fundamentos de Ciberseguridad?
Fundamentos es introductorio y sin requisitos: amenazas, identidad, información e incidentes, para cualquier persona de la organización. Este curso trabaja específicamente la intersección con inteligencia artificial y asume la base construida.
¿Se implementan herramientas en el curso?
No. Hay demostraciones de herramientas y simulaciones prácticas de respuesta a incidentes, pero no se configuran ni se despliegan soluciones. Es un curso de panorama y criterio.
¿Ayuda a evaluar proveedores de seguridad con IA?
Sí, es uno de sus usos más directos. El curso permite distinguir qué es realista esperar de una herramienta de seguridad con inteligencia artificial y qué es discurso comercial, y qué preguntar sobre falsos positivos, explicabilidad y dependencia.
¿Por qué se dedica un módulo entero a la ética?
Porque la detección basada en IA se alimenta de datos de comportamiento, y ahí la línea entre monitoreo de seguridad y vigilancia de personas es delgada. Además la Ley 21.719 impone obligaciones cuando esos datos incluyen información de trabajadores.
¿Qué son los falsos positivos y por qué importan tanto?
Son alertas que señalan una amenaza que no existe. Importan porque un detector demasiado sensible genera tal volumen de ruido que el equipo termina ignorándolo, y entonces la alerta real pasa desapercibida. Es el modo de falla más frecuente de estos sistemas.
¿Entrega certificación oficial?
No incluye examen de certificación externo. Passus entrega certificado de participación al finalizar.
¿Se puede dictar para mi equipo de seguridad?
Sí, en modalidad cerrada. En ese formato los casos y las simulaciones pueden ajustarse al tipo de amenazas y a las herramientas que el equipo ya utiliza.