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Ciberseguridad

Cod. IACIBER

Curso de IA aplicada a la ciberseguridad

Activa la inteligencia artificial (IA) en ciberseguridad: detecta anomalías, clasifica alertas y prioriza incidentes con control y trazabilidad.

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La inteligencia artificial aplicada a la seguridad combina técnicas de análisis de datos, automatización y aprendizaje automático para detectar, priorizar y responder a riesgos con mayor rapidez y criterio. Su uso ya forma parte de tareas como la identificación de comportamientos anómalos, el análisis de alertas, la clasificación de incidentes y el apoyo a la investigación de amenazas.

Entender este enfoque es importante porque los entornos digitales generan más eventos, más superficie de exposición y decisiones que no siempre pueden resolverse solo con revisión manual. Al mismo tiempo, la IA también introduce nuevos riesgos, como errores de clasificación, sesgos, fugas de información o usos inseguros de modelos y asistentes. Por eso, formarse en este ámbito permite distinguir cuándo aporta valor real, cómo integrarla con controles de seguridad y qué límites deben definirse para usarla con criterio.

Esta formación presenta los conceptos clave de IA y seguridad de manera aplicada, conectando fundamentos técnicos con casos de uso reales y decisiones de diseño. También aborda cómo evaluar datos, modelos, automatizaciones y agentes desde una perspectiva de riesgo, trazabilidad y cumplimiento.

  • Aprenderás a interpretar escenarios de uso, identificar oportunidades de mejora y reconocer fallos frecuentes antes de llevar estas soluciones a producción.
  • Con ello, podrás tomar decisiones mejor informadas, colaborar con perfiles técnicos y de negocio, y valorar el impacto operativo de la IA en la protección de sistemas y datos.
  • Crearás un flujo básico para clasificar alertas y priorizar incidencias con supervisión humana.
  • Configurarás una automatización sencilla para analizar registros y detectar patrones anómalos.
  • Evaluarás un caso de uso de IA desde criterios de seguridad, privacidad y control.
  • Crearás un agente funcional que ejecuta una tarea simple bajo supervisión.
  • Definirás medidas básicas para usar modelos y asistentes con más control, trazabilidad y menor exposición al riesgo.
  • Impartido por

    José Manuel Ortega Candel

    José Manuel Ortega Candel

    Ingeniero Informático y experto en ciberseguridad, especialista en programación, pentesting y desarrollo web. Experto en Python, Java, JavaScript, PHP, hacking ético, machine learning aplicado a ciberseguridad y divulgación técnica mediante conferencias y libros profesionales.

     

  • Dirigido a

    • Profesionales de ciberseguridad (analistas SOC, responsables de seguridad, técnicos de respuesta a incidentes), así como perfiles de sistemas y redes que gestionan infraestructuras y necesitan mejorar la detección y gestión de amenazas.
    • Desarrolladores, arquitectos de software y especialistas en datos (data analysts, data scientists, ML engineers) que participen en el diseño o uso de soluciones basadas en inteligencia artificial y deban incorporar criterios de seguridad, control y evaluación de riesgos.
    • Especialmente relevante para profesionales de sectores con alta exposición a riesgos digitales como banca, seguros, industria, telecomunicaciones, sector público, e-commerce y empresas tecnológicas.

  • ¿Qué competencias vas a adquirir?

    Aplicar técnicas de inteligencia artificial para detectar, priorizar y responder a riesgos de seguridad con supervisión humana y criterios de control, trazabilidad y cumplimiento.

  • Requisitos

    Conocimientos básicos de redes, sistemas operativos y ciberseguridad.

  1. Fundamentos de ciberseguridad aplicados a la IA

    • Principios básicos de ciberseguridad aplicados a entornos de inteligencia artificial
    • Amenazas y vulnerabilidades comunes en entornos digitales
    • Seguridad en aplicaciones que manejen modelos a gran escala
    • Limitaciones y riesgos del uso defensivo de la IA
    • Resumen
  2. Introducción a la inteligencia artificial en ciberseguridad

    • Conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
    • Contexto actual de la ciberseguridad y retos emergentes
    • La importancia de la IA para la protección de sistemas y datos
    • Resumen
  3. Aprendizaje supervisado para detección de amenazas

    • Modelos clásicos de aprendizaje supervisado
    • Aplicación práctica en detección de malware y ataques
    • Evaluación y mejora de modelos supervisados
    • Resumen
  4. Aprendizaje no supervisado y detección de anomalías

    • Introducción a técnicas no supervisadas y clustering
    • Identificación de patrones anómalos en tráfico y registros
    • Casos de uso y desafíos en detección temprana
    • Resumen
  5. Redes neuronales y deep learning en seguridad

    • Fundamentos de redes neuronales profundas
    • Detección de intrusiones y reconocimiento de patrones
    • Optimización y entrenamiento en escenarios ciberseguros
    • Resumen
  6. Procesamiento de lenguaje natural para análisis de amenazas

    • Introducción al procesamiento de lenguaje natural (PLN)
    • Aplicaciones en análisis de logs y correos maliciosos
    • Herramientas y técnicas relevantes de PLN
    • Resumen
  7. Evaluación de riesgos mediante IA

    • Riesgos asociados a la IA
    • Análisis de riesgos en modelos de IA
    • Gestión de riesgos en modelos de IA
    • Resumen
  8. Diseño de soluciones de seguridad basadas en IA

    • Arquitecturas y componentes clave
    • Integración con infraestructuras existentes
    • Buenas prácticas de diseño y escalabilidad
    • Resumen
  9. Privacidad, ética y cumplimiento normativo

    • Aspectos legales y regulatorios en IA y ciberseguridad
    • Protección de datos y privacidad en sistemas inteligentes
    • Resumen
  10. Herramientas y plataformas para IA en seguridad

    • Revisión de herramientas y librerías relevantes
    • Plataformas de desarrollo y entornos locales
    • Configuración y despliegue de soluciones IA
    • Resumen
  11. Tendencias actuales y futuras en IA aplicada a la seguridad

    • Innovaciones tecnológicas y emergentes
    • Desafíos futuros y oportunidades
    • Preparación para evoluciones del entorno ciberseguro
    • Resumen
  12. Ataques adversarios y robustez de modelos de IA en seguridad

    • Introducción a los ataques adversarios
    • Técnicas de defensa ante ataques adversarios
    • Evaluación de robustez ante ataques adversarios
    • Resumen

Formación bonificada para trabajadores.

Este curso cumple con los requisitos establecidos por FUNDAE para la bonificación de Formación Programada.

En ADR Formación realizamos sin coste la gestión de la bonificación con FUNDAE, tramitando la documentación necesaria. ¿Quieres bonificar esta formación? Solicita más información

  • ¿Con o sin tutoría...? ¿Qué me ofrece cada modalidad?

    Sin duda debes elegir la opción que más te convenga, pero ten en cuenta que hay algunas diferencias importantes entre ambas modalidades, sobre todo en lo concerniente a la bonificación de la formación y a la obtención del Certificado de Aprovechamiento.

    Además, recuerda que en la modalidad "Con tutoría" hay un experto/a, que en la generalidad de los casos es el autor del curso, solventando tus dudas y velando porque obtengas el mayor aprovechamiento del aprendizaje.

      S/T Sin Tutoría C/T Con Tutoría
    Acceso secuencial a las unidades del curso
    Disponible
    Disponible
    Descarga de contenidos en PDF
    Disponible
    Disponible
    Acceso a recursos didácticos y multimedia
    Disponible
    Disponible
    Ilimitadas consultas al tutor
    Disponible
    Videoconferencias con el tutor desde el entorno de comunicaciones
    Disponible
    Ejercicios prácticos corregidos y evaluados por el tutor
    Disponible
    Certificado de realización PDF
    Con código seguro de verificación
    Disponible
    Certificado de aprovechamiento PDF
    Con código seguro de verificación
    Disponible
    Posibilidad de bonificación hasta el 100%
    Disponible
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  • Plazos

    Al inscribirte en un curso y formalizar el pago, dispones de 90 días para completar la formación cómodamente. Si necesitas más tiempo, puedes solicitar una ampliación del plazo siempre que exista una causa justificada.

    Puedes pedir esta ampliación directamente a tu tutor/a o, si estás realizando la formación sin tutoría, escribirnos a hola@adrformacion.com.

  • Certificados

    Si realizas el curso en la modalidad "con tutoría" y finalizas tu formación con éxito, recibirás un Certificado de Aprovechamiento.

    Si realizas el curso en la modalidad "sin tutoría" y finalizas tu formación con éxito, recibirás un Certificado de Realización.

    Los certificados, expedidos por ADR Formación, indican el número de horas, contenido, fechas de inicio y finalización y otros datos referentes al curso realizado. Además, cada certificado tiene asignado un Código Seguro de Verificación (CSV) único que demuestra su autenticidad.

    Tu certificado estará disponible en un plazo inferior a 24 horas tras haber finalizado la formación. Desde tu área privada, podrás descargarlo en formato PDF.

    Importante: el alumnado que bonifique su formación dispondrá de su Certificado de Aprovechamiento una vez finalizado el plazo de acceso de la formación y tras la validación del expediente.

  • Acreditación de horas

    El curso de IA aplicada a la ciberseguridad tiene una duración de 40 horas.

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