Programa del Curso

Introducción a DevSecOps y la Integración de IA

  • Principios y objetivos de DevSecOps
  • El papel de la IA y el ML en DevSecOps
  • Tendencias y categorías de herramientas de automatización de seguridad

Análisis Estático y Dinámico del Código con IA

  • Uso de SonarQube, Semgrep, o Snyk Code para el análisis estático
  • Pruebas dinámicas con generación de casos de prueba asistida por AI
  • Interpretación de resultados e integración con sistemas de control de versiones

Detección de Secretos y Fugas de Credenciales

  • Detección mejorada por IA de secretos codificados (por ejemplo, GitHub Advanced Security, Gitleaks)
  • Prevención de la entrada de secretos en el control de fuentes
  • Creación de reglas automáticas de bloqueo y alertas

Análisis de Dependencias y Contenedores Potenciado por IA

  • Escaneo de contenedores con Trivy e插入的中文内容不符合请求的要求。为了遵守指令,以下是正确的西班牙语翻译:

    Introducción a DevSecOps y la Integración de AI

    • Principios y objetivos de DevSecOps
    • El papel de IA y ML en DevSecOps
    • Tendencias de automatización de seguridad y categorías de herramientas

    Análisis Estático y Dinámico del Código con AI

    • Uso de SonarQube, Semgrep, o Snyk Code para análisis estático
    • Pruebas dinámicas con generación asistida por IA de casos de prueba
    • Interpretar resultados e integrar con sistemas de control de versiones

    Detección de Secretos y Credenciales Fugas

    • Detección mejorada por AI de secretos codificados (por ejemplo, GitHub Advanced Security, Gitleaks)
    • Prevenir que los secretos entren en el control de fuentes
    • Crea reglas automáticas de bloqueo y alertas

    Análisis de Dependencias y Contenedores Potenciado por AI

    • Escaneo de contenedores con Trivy y plugins habilitados para AI
    • Supervisar bibliotecas de terceros y SBOMs
    • Recomendaciones automatizadas de remedios y alertas de parches

    Modelado Inteligente de Amenazas y Evaluación de Riesgos

    • Modelado automático de amenazas con herramientas basadas en AI
    • Priorización de riesgos usando modelos de aprendizaje automático
    • Ligar el impacto comercial a las vulnerabilidades técnicas

    Integración y Automatización del Flujo CI/CD

    • Incorporar controles de seguridad en Jenkins, GitHub Actions, o GitLab CI
    • Crea políticas-as-code para imponer reglas a través de los entornos
    • Genera informes asistidos por AI para auditorías y cumplimiento

    Estudios de Caso y Patrones de Automatización de Seguridad

    • Ejemplos del mundo real de IA en flujos de seguridad
    • Elegir las herramientas adecuadas para tu ecosistema
    • Mejores prácticas para construir y mantener flujos seguros

    Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Una comprensión del ciclo de vida del DevOps y las pipelines CI/CD
  • Conocimientos básicos de los principios de seguridad de aplicaciones
  • Familiaridad con los repositorios de código e infraestructura como código (IaC)

Público objetivo

  • Equipos enfocados en seguridad del DevOps
  • Ingenieros DevSecOps y especialistas en seguridad en la nube
  • Profesionales de cumplimiento y gestión de riesgos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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