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Programa del Curso
Introducción al uso de la IA en Ciberseguridad
- Landscape actual de las amenazas cibernéticas
- Casos de uso de la IA en ciberseguridad
- Visión general de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Recopilación y Preprocesamiento de Datos
- Fuentes de datos de seguridad: registros, alertas y tráfico de red
- Etiquetado y normalización de datos
- Gestión de conjuntos de datos desequilibrados
Detección de Amenazas e Identificación de Anomalías
- Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
- Construcción de modelos de clasificación para la detección de intrusiones
- Técnicas de agrupamiento para la detección de anomalías
Automatización del Proceso de Seguridad con IA
- IA para automatizar el análisis de inteligencia de amenazas
- Plataformas de Orquestación, Automatización y Respuesta (SOAR) en seguridad
- Caso de estudio: Automatización de la detección y respuesta a suplantaciones de identidad (phishing)
Predictive Analytics para Ciberseguridad
- Tendencias de ataques Forecasting usando modelos de series temporales
- Uso del procesamiento del lenguaje natural (NLP) en informes de amenazas
- Construcción de una canalización para la predicción de amenazas
Respuesta a Incidentes con Sistemas Inteligentes
- Construcción de un marco de respuesta a incidentes impulsado por IA
- Toma de decisiones en tiempo real
- Integración con plataformas SIEM e inteligencia de amenazas
Herramientas y Marco de Trabajo de IA para Ciberseguridad
- Herramientas y bibliotecas de código abierto (por ejemplo, Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
- Plataformas para análisis y automatización de seguridad
- Consideraciones de implementación
Consideraciones Éticas y Operativas
- Bias y equidad en modelos de IA
- Regulaciones y cumplimiento normativo
- Transparencia y explicabilidad
Proyecto Final y Conclusión
- Diseño e implementación de una solución impulsada por IA para un problema real de ciberseguridad
- Presentación y retroalimentación
- Resumen y próximos pasos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Un entendimiento de conceptos básicos de ciberseguridad
- Experiencia en programación o scripting (por ejemplo, Python)
- Familiaridad con los fundamentos del aprendizaje automático
Publido objetivo
- Analistas e ingenieros de ciberseguridad
- Profesionales de IA y ciencia de datos interesados en aplicaciones de ciberseguridad
- Arquitectos de seguridad y gerentes de TI
21 Horas
Testimonios (5)
¡Aprendí mucho y adquirí conocimientos que puedo usar en mi trabajo!
Artur - Akademia Lomzynska
Curso - Active Directory for Admins
Traducción Automática
El excelente nivel de conocimientos del instructor, la disposición y su amabilidad.
Luis Antonio Salazar Rivero - Banco de Mexico
Curso - C/C++ Secure Coding
Abre muchas posibilidades y proporciona mucha información sobre la seguridad
Nolbabalo Tshotsho - Vodacom SA
Curso - Advanced Java Security
Traducción Automática
Este tema se maneja mejor de forma presencial, pero esta formación en línea aún está bien manejada. Lo importante es que los aprendices hayan podido comprender el Hyperledger Indy
OMAR BIN MUSA - UNITAR International University
Curso - Blockchain: Hyperledger Indy for Identity Management
Traducción Automática
I genuinely enjoyed the great information and content.
Dennis Barela
Curso - OpenLDAP Workshop
Traducción Automática
