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Starts 8 June 2025 06:44

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Toma de Decisiones Asistida por IA sobre la Necesidad de Revisiones de Seguridad para Nuevas Funcionalidades

Explore la toma de decisiones asistida por IA para identificar las necesidades de revisión de seguridad en nuevas características, abordando los desafíos en el ciclo de vida del desarrollo de software moderno y mejorando la supervisión de la seguridad en entornos de desarrollo acelerados.
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Resumen

Explore la toma de decisiones asistida por IA para identificar las necesidades de revisión de seguridad en nuevas características, abordando los desafíos en el ciclo de vida del desarrollo de software moderno y mejorando la supervisión de la seguridad en entornos de desarrollo acelerados.

Programa de estudio

  • Introducción a la IA en el Desarrollo de Software
  • Visión general de las aplicaciones de IA en el SDLC
    Importancia de la IA en las revisiones de seguridad
  • Fundamentos de Seguridad en el Desarrollo de Software
  • Principios básicos de seguridad del software
    Vulnerabilidades de seguridad comunes y su impacto
  • Algoritmos y Modelos de IA para la Toma de Decisiones
  • Visión general de los modelos de aprendizaje automático
    Árboles de decisión, redes neuronales y métodos de conjunto
  • Identificación de Necesidades de Revisión de Seguridad
  • Criterios para determinar la necesidad de revisión de seguridad
    Evaluación de riesgos y priorización
  • Diseño de Sistemas de IA para Análisis de Seguridad
  • Integración de herramientas de IA en el SDLC
    Recolección y preparación de datos para modelos de IA
  • Proceso de Revisión de Seguridad Asistido por IA
  • Flujo de trabajo de toma de decisiones de seguridad asistido por IA
    Monitorización continua y ciclos de retroalimentación
  • Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
  • Ejemplos reales de IA en revisiones de seguridad
    Lecciones aprendidas de aplicaciones en la industria
  • Desafíos y Limitaciones de la IA en Seguridad
  • Errores comunes en la toma de decisiones asistida por IA
    Abordar sesgos y garantizar equidad en los modelos
  • Tendencias Futuras de la IA para Seguridad y Desarrollo
  • Tecnologías emergentes y su impacto potencial
    Evolución de estándares y mejores prácticas
  • Proyecto Culminante
  • Aplicar conceptos aprendidos a una liberación simulada de características
    Realizar una revisión de seguridad asistida por IA y presentar hallazgos

Asignaturas

Charlas de Conferencia