Resumen
IA para la Ciberseguridad | Defender de Forma Más Inteligente, No Más Difícil En el panorama cibernético de alto riesgo de hoy, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) ya no son complementos futuristas:
son pilares esenciales de una estrategia moderna de defensa cibernética. Este curso es su guía práctica, enfocada en el profesional, para entender cómo se utilizan la IA y el ML para detectar, interrumpir y defenderse contra las amenazas cibernéticas en tiempo real. 🔐 Detección de Amenazas Más Inteligente.
Defensas Más Fuertes. Preparación Para el Mundo Real.
Creado por la Academia de Habilidades Cibernéticas de la Universidad de Macquarie—clasificada en el 1% superior de las universidades a nivel mundial y reconocida como la principal escuela de seguridad cibernética de Australia—este curso ha sido co-diseñado con la industria para asegurar un impacto práctico y realista. Combina profundidad técnica y conciencia táctica, con un enfoque en aplicaciones relevantes, accionables y urgentemente necesarias por las organizaciones de hoy.
Los temas clave incluyen:
• Construir conocimiento fundamental sobre conceptos de IA y ML, tareas (clasificación/regresión), compensaciones de precisión y los riesgos únicos que enfrentan en contextos cibernéticos. • Aplicar herramientas y modelos de ML a problemas de seguridad del mundo real, incluyendo análisis de malware, detección de fraudes, inspección profunda de paquetes y monitoreo de redes. • Analizar el tráfico de red utilizando técnicas de detección de anomalías impulsadas por métodos de ML supervisados y no supervisados, como vecinos más cercanos (k-nearest neighbours) y SVM de una clase. • Desglosar el comportamiento del malware y experimentar con análisis impulsado por ML para identificar binarios maliciosos, entender tipos de malware y aplicar redes neuronales artificiales a tareas de detección. Sumérjase profundamente en el aprendizaje automático adversarial, aprendiendo cómo los atacantes manipulan modelos con ataques de envenenamiento y evasión, y cómo defenderse de ellos construyendo sistemas más robustos y resilientes. ⚙️ Nota Importante:
Aunque no se requiere experiencia previa en IA/ML, se recomienda cierta familiaridad básica con la programación en Python para aprovechar al máximo las actividades prácticas y los laboratorios prácticos. 🧠 Construyendo Modelos Que Contrarrestan Este curso está diseñado para profesionales de ciberseguridad, analistas de SOC, ingenieros, científicos de datos y líderes tecnológicos que buscan preparar sus estrategias de seguridad para el futuro con automatización inteligente y técnicas de defensa impulsadas por máquinas.
Programa de estudio
- Conceptos de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML)
La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) están transformando la manera en que nos defendemos contra amenazas cibernéticas, ofreciendo la capacidad de detectar patrones, responder a anomalías y adaptarse a riesgos en evolución a velocidad de máquina. Pero con gran capacidad viene la complejidad y nuevas vulnerabilidades. En este módulo, construirás una base sólida en IA y ML, específicamente adaptada para aplicaciones de ciberseguridad. Explorarás los conceptos básicos detrás del aprendizaje automático: cómo se entrenan los modelos, qué tipos de aprendizaje existen y cómo medimos su precisión y efectividad. Pero también mirarás bajo el capó el lado oscuro de la IA: las maneras en que los atacantes pueden explotar los sistemas de ML a través de inferencias, envenenamiento y entradas adversarias. Para el final de este módulo, no solo entenderás cómo el ML puede apoyar la defensa cibernética, sino también las nuevas superficies de ataque que introduce, y cómo evaluar críticamente sus fortalezas, debilidades y limitaciones en el mundo real.
- Aplicación del Aprendizaje Automático en la Ciberseguridad
El Aprendizaje Automático no es solo una palabra de moda, es una herramienta poderosa que ya se está utilizando para combatir algunas de las amenazas cibernéticas más apremiantes a las que se enfrentan las empresas hoy en día. En este tema, irás más allá de la teoría y obtendrás experiencia práctica con técnicas de ML que están moldeando el futuro de la defensa cibernética. Desde la detección de malware hasta la identificación de anomalías en el tráfico de red y el descubrimiento de fraudes, explorarás cómo se aplican los modelos de ML en casos de uso de ciberseguridad en el mundo real. Aprende a cargar, visualizar y preprocesar conjuntos de datos, luego entrena y prueba modelos de clasificación y regresión utilizando herramientas y flujos de trabajo prácticos. Aquí es donde la IA se hace real. Verás de primera mano cómo los algoritmos pueden ayudar a automatizar la detección de amenazas, acelerar la respuesta y aumentar el juicio humano en entornos de alto riesgo. Para el final de este módulo, estarás equipado para ejecutar tus propios modelos de ML en conjuntos de datos cibernéticos, desbloqueando nuevos niveles de insight y preparación.
- Aprendizaje Automático para el Análisis del Tráfico de Red
Los ataques cibernéticos modernos a menudo viajan a través de las redes digitales de una organización. En este tema, descubrirás cómo el Aprendizaje Automático puede servir como una poderosa herramienta de diagnóstico, capaz de identificar patrones inusuales y detectar amenazas ocultas a plena vista. Explorarás los fundamentos del malware, desde binarios hasta tipos de comportamiento, y cómo los modelos de ML pueden analizar e interpretar el tráfico de red para señalar anomalías en tiempo real. A través de ejercicios prácticos, trabajarás con conjuntos de datos de malware y aplicarás algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo redes neuronales artificiales, para detectar y clasificar comportamientos maliciosos antes de que causen daño. Al dominar estas técnicas, desarrollarás las habilidades para crear mecanismos de defensa inteligentes que aprenden continuamente de las amenazas en evolución, llevándote más allá de sistemas estáticos basados en reglas.
- Aprendizaje Automático para la Detección de Anomalías en Redes
Los atacantes cibernéticos están en constante evolución, a menudo esquivando las defensas tradicionales imitando patrones de tráfico normales. En este tema, aprenderás cómo el aprendizaje automático transforma la detección de anomalías, permitiéndote detectar las señales sutiles de compromiso antes de que se produzca el daño. Explorarás técnicas fundamentales como los Vecinos más Cercanos (KNN) y las Máquinas de Vectores de Soporte de Una Clase (SVM), aplicándolas a registros de red del mundo real para detectar atípicos y distinguir entre tráfico legítimo y malicioso. A través de la experimentación práctica, ganarás experiencia en la construcción de modelos que pueden identificar automáticamente comportamientos anómalos en redes, sin necesidad de reglas predefinidas. Para el final de este módulo, estarás equipado para usar el aprendizaje automático para la detección avanzada de amenazas, haciendo las defensas de tu organización más inteligentes, rápidas y adaptativas.
- Ataques al Aprendizaje Automático y Defensas
A medida que el aprendizaje automático se integra más en las defensas cibernéticas, también lo hacen los métodos para romperlo. En este módulo, te pondrás en la mente del adversario para entender cómo los sistemas de aprendizaje automático pueden ser manipulados, evadidos y destruidos, y lo más importante, cómo defenderse contra ello. Explorarás el aprendizaje automático adversario a través de ejemplos del mundo real de modelos de amenaza, entradas adversarias y ataques de envenenamiento. Aprenderás cómo datos aparentemente inofensivos pueden ser usados como armas para comprometer modelos, y cómo los atacantes explotan vulnerabilidades durante las fases de entrenamiento e inferencia. Pero no se trata solo de la ofensiva. Este módulo también se adentra en el manual de defensa, equipándote con técnicas prácticas para construir modelos más resilientes e implementar contramedidas que puedan resistir estas amenazas emergentes. Ya sea que estés implementando ML en detección de malware, sistemas de intrusión o analítica de fraude, este módulo te ayudará a salvaguardar tus modelos y preservar su confiabilidad frente a ataques sofisticados.
Enseñado por
Matt Bushby
Asignaturas
Ciencias de la Computación
