Objetivo General

Desarrollar competencias para diseñar, implementar y gestionar estrategias de seguridad en sistemas de inteligencia artificial, abordando gobierno, riesgos y controles tecnológicos conforme a estándares internacionales.

Descargar Ficha PDF Cotizar

Objetivos Específicos

         Aplicar marcos de gobierno y gestión de programas de seguridad en IA.
         Evaluar y mitigar riesgos asociados al ciclo de vida de sistemas de IA.
         Implementar controles técnicos y organizacionales para asegurar sistemas de IA.

Módulo 1

        Fundamentos de Seguridad en Inteligencia Artificial
        Contenidos:
        Conceptos de inteligencia artificial y machine learning.
        Ciclo de vida de sistemas de IA.
        Superficie de ataque en sistemas de IA.
        Amenazas emergentes: adversarial attacks, data poisoning, model leakage.
        Actividad Práctica: Identificación de riesgos en un caso básico de sistema de IA.

Módulo 2

        Gobernanza de IA y Gestión de Programas
        Contenidos:
        Gobierno de IA y frameworks internacionales (ISACA, NIST, ISO).
        Políticas, procedimientos y estrategias de seguridad en IA.
        Gestión de stakeholders y cumplimiento regulatorio.
        Gestión del ciclo de vida de datos y activos de IA.
        Actividad Práctica: Diseño de un modelo de gobernanza para un proyecto de IA.

Módulo 3

        Gestión de Riesgos en Sistemas de IA
        Contenidos:
        Identificación y análisis de riesgos en IA.
        Evaluación de amenazas y vulnerabilidades.
        Gestión de riesgos en proveedores y supply chain de IA.
        Tratamiento y mitigación de riesgos en IA.
        Actividad Práctica: Elaboración de una matriz de riesgos aplicada a IA.

Módulo 4

        Arquitectura y Seguridad de Sistemas de IA
        Contenidos:
        Arquitecturas seguras para sistemas de IA.
        Seguridad en entrenamiento, validación y despliegue de modelos.
        Protección de datos y privacidad en IA.
        Seguridad en pipelines de machine learning.
        Actividad Práctica: Análisis de arquitectura segura en un caso de uso real.

Módulo 5

        Controles de Seguridad y Monitoreo en IA
        Contenidos:
        Controles técnicos y organizacionales en IA.
        Monitoreo continuo y detección de anomalías.
        Gestión de incidentes en sistemas de IA.
        Continuidad operacional y resiliencia.
        Actividad Práctica: Simulación de respuesta ante incidente en sistema de IA.

Módulo 6

        Ética, Privacidad y Cumplimiento en IA
        Contenidos:
        Principios de IA responsable: transparencia, equidad y explicabilidad.
        Cumplimiento normativo y regulaciones internacionales.
        Gestión de sesgos y riesgos éticos.
        Confianza y seguridad en sistemas inteligentes.
        Actividad Práctica: Evaluación ética de un sistema de IA.

Módulo 7

        Implementación de un Programa de Seguridad en IA
        Contenidos:
        Diseño de programas de seguridad en IA.
        Integración con ciberseguridad organizacional.
        KPIs y métricas de seguridad en IA.
        Roadmap de implementación y mejora continua.
        Actividad Práctica: Desarrollo de un plan estratégico de seguridad en IA.