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Starts 7 June 2025 19:09

Ends 7 June 2025

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Probando Google Gemini 2.5 Pro para la Generación de Código Seguro

Descubre si Google Gemini 2.5 Pro puede generar código seguro para una aplicación de toma de notas mientras se pone a prueba frente a vulnerabilidades de seguridad en esta evaluación práctica de las capacidades de programación de la IA.
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Resumen

Descubre si Google Gemini 2.5 Pro puede generar código seguro para una aplicación de toma de notas mientras se pone a prueba frente a vulnerabilidades de seguridad en esta evaluación práctica de las capacidades de programación de la IA.

Programa de estudio

  • Introducción al Curso
  • Descripción general de Google Gemini 2.5 Pro
    Objetivos del curso
    Descripción general de los principios de código seguro
  • Entendiendo la IA en la generación de código
  • Fundamentos de los modelos de generación de código
    Introducción a Google Gemini 2.5 Pro
  • Introducción a la seguridad de software
  • Vulnerabilidades comunes de seguridad (p. ej., OWASP Top Ten)
    Principios del desarrollo de software seguro
  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Instalación y configuración de Google Gemini 2.5 Pro
    Herramientas y recursos para pruebas
  • Diseño de una aplicación segura para tomar notas
  • Especificación de requisitos
    Identificación de requisitos de seguridad
  • Generación de código con Google Gemini 2.5 Pro
  • Proceso de generación de código
    Mejores prácticas para la integración con código generado por IA
  • Pruebas de vulnerabilidades de seguridad
  • Análisis de código estático
    Pruebas dinámicas y pruebas de penetración
  • Evaluación del resultado de Google Gemini 2.5 Pro
  • Evaluación de la calidad del código
    Identificación de fallas de seguridad
  • Mitigación de riesgos de seguridad
  • Técnicas para mejorar la seguridad posterior a la generación de código
    Corrección de vulnerabilidades en código generado por IA
  • Estudios de caso
  • Análisis de generación de código seguro exitoso con IA
    Lecciones aprendidas de la explotación de vulnerabilidades
  • Futuro de la IA en la generación de código seguro
  • Tendencias y expectativas
    Consideraciones éticas en la generación de código con IA
  • Proyecto final
  • Desarrollar y probar una aplicación segura para tomar notas
    Documentación y presentación de hallazgos
  • Conclusión del curso
  • Resumen de los aprendizajes críticos
    Comentarios y direcciones futuras

Asignaturas

Ciencias de la Computación