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IA Ofensiva: Estrategias Avanzadas para Red Team

Incluye
  • ✔ Modalidad: Online
  • ✔ Duración: 50 horas
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Información

Contexto

El crecimiento exponencial de amenazas avanzadas, junto con la incorporación de técnicas basadas en Inteligencia Artificial por parte de actores maliciosos, ha generado una brecha significativa entre las capacidades defensivas tradicionales y las nuevas tácticas ofensivas automatizadas. Las organizaciones enfrentan ataques más sofisticados, personalizados y escalables, donde el uso de IA permite optimizar reconocimiento, evasión y explotación en tiempos reducidos. Sin embargo, el mercado laboral presenta una escasez de profesionales capaces de comprender y simular estas amenazas desde una perspectiva ofensiva avanzada, lo que limita la efectividad de los equipos de ciberdefensa para anticiparse a escenarios reales.
En este contexto, dominar estrategias de IA ofensiva en entornos controlados se vuelve crítico para fortalecer capacidades de Red Team y mejorar la postura de seguridad organizacional. Este curso permite a los profesionales adquirir competencias para emular ataques modernos, evaluar la resiliencia de sistemas y modelos defensivos, y generar inteligencia accionable para la toma de decisiones. Su relevancia radica en que prepara talento especializado capaz de enfrentar amenazas emergentes, cerrar brechas técnicas y contribuir directamente a la protección de infraestructuras digitales en un entorno cada vez más automatizado y adversarial.

Propósito

Objetivo General

Diseñar y ejecutar operaciones de Red Team asistidas por Inteligencia Artificial en entornos controlados, integrando técnicas de automatización, generación de vectores de ataque y evaluación de modelos defensivos, con el fin de identificar vulnerabilidades, medir la resiliencia organizacional y generar reportes técnicos accionables alineados a principios éticos y legales.

Resultados esperados

Perfil de Egreso

  • Diseñar laboratorios seguros y aislados para la ejecución de pruebas ofensivas con Inteligencia Artificial.
  • Ejecutar procesos de reconocimiento automatizado utilizando técnicas de OSINT y modelos de Machine Learning.
  • Priorizar objetivos y superficies de ataque mediante modelos de clasificación y scoring automatizado.
  • Integrar pipelines de recolección, análisis y explotación de información para campañas de Red Team.
  • Generar y optimizar vectores de ataque y payloads utilizando técnicas inteligentes de parametrización y búsqueda guiada.
  • Simular campañas de phishing asistidas por IA de forma ética y controlada en entornos de prueba.
  • Evaluar la efectividad de técnicas ofensivas mediante métricas de compromiso, detección y respuesta.
  • Analizar y ejecutar pruebas sobre modelos defensivos aplicando conceptos de adversarial Machine Learning.
  • Identificar debilidades en pipelines de seguridad basados en IA y proponer medidas de mitigación.
  • Orquestar operaciones ofensivas multietapa mediante playbooks automatizados y herramientas de apoyo (SOAR/CI).
  • Generar telemetría y evidencias técnicas para la evaluación de resiliencia organizacional.
  • Elaborar informes técnicos y ejecutivos con hallazgos claros, priorizados y orientados a la toma de decisiones.
  • Aplicar principios éticos, legales y de gestión de riesgos en ejercicios de ciberseguridad ofensiva.
Plan de estudio

Temario

N° Unidad Contenidos Modalidad
1 Principios de IA Ofensiva
  • Introducción al ciclo de operaciones Red Team y reglas de compromiso.
  • Panorama de amenazas y tácticas, técnicas y procedimientos (TTPs).
  • Fundamentos de Inteligencia Artificial y Machine Learning aplicados a IA ofensiva.
  • Ética, legalidad y control de riesgos en ejercicios ofensivos con IA.
  • Arquitectura de un laboratorio seguro para pruebas (lab aislado, VM, redes virtuales).
 Online
2 Automatización de reconocimiento y recolección con IA
  • Recolección de información a escala: OSINT y enriquecimiento automatizado.
  • Clasificación y priorización automática de objetivos (scoring con ML).
  • Extracción y análisis de metadatos (documentos, correos, web) usando NLP.
  • Detección automatizada de vectores de entrada: exposiciones públicas, servicios y credenciales filtradas.
  • Integración de pipelines (scraping → parsing → modelos) para alimentar playbooks ofensivos.
 Online
3 Generación y optimización de payloads y vectores con técnicas inteligentes
  • Uso de algoritmos para generar y parametrizar payloads (mutación, ofuscación controlada).
  • Optimización de vectores de ataque vía búsqueda guiada (genetic algorithms / Bayesian).
  • Phishing asistido por IA: generación de contenido creíble y personalización a escala (NLP responsable).
  • Técnicas para evadir detección estática y heurística (conceptos, no instrucciones paso a paso).
  • Evaluación de eficacia: métricas automáticas de entrega y compromiso.
 Online
4 Adversarial ML y abuso de modelos defensivos
  • Conceptos de adversarial ML: amenazas, ejemplos y objetivos.
  • Técnicas de evasión contra modelos de detección (poisoning, evasion — teoría y evaluación ética).
  • Generación de muestras adversariales contra clasificaciones de seguridad y detección de anomalías.
  • Red Teaming sobre pipelines de ML defensivos (técnicas de prueba, hardening recomendado).
  • Contramedidas básicas y recomendaciones para proteger modelos (para cierre del ciclo ético).
 Online
5 Operaciones avanzadas, orquestación y reporte técnico
  • Orquestación de campañas ofensivas con playbooks automatizados (IA + SOAR/CI tools).
  • Emulación de amenazas complejas: operaciones multietapa y persistencia simulada en lab.
  • Telemetría, pruebas de resiliencia y extracción de indicadores accionables.
  • Análisis posterior a la operación: métricas, lecciones aprendidas y recomendaciones técnicas.
  • Preparación de informes técnicos y briefings ejecutivos (cómo comunicar hallazgos a SOC/CISO).
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