Diplomado en IA aplicada a la ciberseguridad (online a tu ritmo)

El Diplomado en IA aplicada a la Ciberseguridad tiene como propósito entregar a los estudiantes una formación integral sobre el uso de la Inteligencia Artificial (IA) para fortalecer la gestión de la seguridad de la información, el monitoreo de amenazas y la respuesta a incidentes. Se abordan los fundamentos de la IA, sus aplicaciones en distintos contextos, las mejores prácticas de gestión de seguridad, y el uso de técnicas avanzadas para la detección de intrusiones y la automatización del análisis de incidentes. De esta manera, los estudiantes desarrollarán conocimientos conceptuales y habilidades prácticas que les permitirán comprender, implementar y evaluar soluciones basadas en IA dentro del ciclo completo de la ciberseguridad.

La pertinencia del diplomado radica en la creciente necesidad de integrar herramientas de IA en los procesos de prevención, detección y respuesta frente a ataques cibernéticos, debido a lo crítico de reducir el tiempo en cada uno de estos procesos, entre otros. Las organizaciones requieren profesionales capaces de aplicar tecnologías avanzadas para anticiparse a amenazas, mejorar la capacidad de monitoreo y optimizar la toma de decisiones en ambientes complejos y de alto riesgo. En este contexto, el programa permite al estudiante adquirir competencias directamente aplicables en áreas como la gestión de seguridad, análisis de datos, centro de operaciones de seguridad (SOC), continuidad operacional y gestión de incidentes, contribuyendo a fortalecer su perfil profesional y su capacidad de aportar valor en entornos tecnológicos actuales y futuros.

Durante el desarrollo del programa se presentarán categorías de herramientas genéricas utilizadas en la industria, tales como plataformas SIEM/SOAR, sistemas de análisis de amenazas, automatizadores de flujos y modelos de IA conectados mediante API. Las herramientas específicas utilizadas en el laboratorio podrán variar según disponibilidad, versión o actualización tecnológica, pero se trabajará con alternativas gratuitas o con niveles free-tier. El sello distintivo del diplomado radica en su orientación aplicada, no se trata de un entorno teórico abstracto, sino de una experiencia que refleja las necesidades reales de la industria y de los SOC modernos.

Al finalizar, los estudiantes habrán construido un modelo operativo de ciberdefensa asistida por IA, reusable y personalizable para servicios TI u operaciones de seguridad en distintos tipos de organizaciones. El estudiante dispondrá de una arquitectura base, un conjunto de flujos automatizados y un entendimiento claro de cómo integrarlos en producción utilizando herramientas de libre acceso.

La modalidad del diplomado es online asincrónica, permitiendo al estudiante avanzar a su propio ritmo a través del LMS, que integra videoclases, presentaciones dinámicas, ejercicios prácticos, materiales complementarios, tests automáticos y actividades aplicadas. La modalidad online – asincrónica facilita el acceso flexible a los contenidos, mientras que el soporte tutorial y el uso de TIC permiten una experiencia formativa autónoma, estructurada y alineada con los estándares académicos de la UC.

Profesionales, técnicos y técnicos profesionales que se desempeñan en áreas de tecnologías de la información, ciberseguridad, análisis de datos, gestión de riesgos, operaciones de seguridad (SOC) u otros ámbitos relacionados con la protección de activos digitales.

También pueden participar personas de otras disciplinas que deseen adquirir competencias en IA aplicada a la ciberseguridad.

Aplicar técnicas y herramientas de IA para la mejora de los procesos de monitoreo, análisis y respuesta a incidentes de ciberseguridad, integrándolas en la gestión de la seguridad de la información en contextos profesionales.

Título profesional o título técnico profesional en áreas relacionadas con tecnologías de la información, ciberseguridad, análisis de datos, redes, telecomunicaciones o disciplinas afines.

Se recomienda que los postulantes cuenten con conocimientos básicos en sistemas informáticos y manejo de herramientas digitales. No es requisito saber programar, pero se sugiere familiaridad con el uso de planillas, entornos de simulación o herramientas en línea para análisis de datos, y comprensión lectora intermedia del idioma inglés para bibliografía.

Al final del curso podrás:
– Identificar los principios, controles y factores críticos de éxito de la gestión de la seguridad de la información en el marco de ITSM.
– Analizar brechas y niveles de madurez de la práctica de la seguridad de la información mediante el uso de la herramienta evaluación específicas y guías de adopción.
– Elaborar propuestas de planes de mejora para la gestión de la seguridad de la información, alineados a estándares internacionales, normativas vigentes y objetivos estratégicos de la organización.

Contenidos:
Módulo 1: Fundamentos de la gestión de la seguridad de la información
– Introducción a estándares y marcos de trabajos internacionales (ISO 27001/NIST/COBIT).
– Propósito y principios de la práctica de seguridad de la información (ITSM/ITIL 4).
– Conceptos clave: confidencialidad, integridad, disponibilidad, autenticidad y no repudio.
– Factores críticos de éxito y métricas de gestión de la seguridad de la información.

Módulo 2: Procesos y roles de la práctica de gestión de seguridad de la información
– Entradas y salidas relevantes de los procesos asociados a la práctica de la gestión de la seguridad de la información.
– Actividades clave de gestión de la seguridad de la información (ITSM/ITIL 4).
– Políticas, roles y responsabilidades en la práctica de la gestión de seguridad de la información.
– Posicionamiento de la práctica en la estructura organizacional.

Módulo 3: Evaluación de la seguridad de la información como práctica
– La utilización de la información y la tecnología como habilitar de la práctica.
– El rol de los proveedores en la práctica de la gestión de la seguridad de la información.
– Uso herramientas de evaluación como instrumento de diagnóstico.
– Aplicación de guías prácticas de adopción de la gestión de seguridad de la información.
– Evaluación de madurez y análisis de brechas en la seguridad de la información.

Módulo 4: Diseño de propuesta de planes de mejora
– Interpretación de resultados de la evaluación y priorización de brechas.
– Diseño de planes de mejora y recomendaciones prácticas.
– Alineación de las iniciativas de mejora con estándares internacionales, normativas y objetivos estratégicos de la organización.

Al final del curso podrás:
– Reconocer las principales herramientas y bases de la inteligencia artificial en distintos contextos
– Analizar los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial en general, y de la Inteligencia Artificial Generativa en particular.
– Aplicar la Inteligencia Artificial en contextos prácticos, evaluado sus posibles impactos en la sociedad.

Contenidos:
Módulo 1: ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
– Fundamentos de la Inteligencia Artificial.
– Historia y evolución de la Inteligencia Artificial.
– Tipos de aprendizaje automático.

Módulo 2: Inteligencia Artificial Generativa
– Principios de Inteligencia Artificial Generativa.
– Ejemplos de Inteligencia Artificial Generativa.
– Aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial Generativa.

Módulo 3: Aplicaciones de Inteligencia Artificial
– Casos de estudio en el uso de Inteligencia Artificial en la industria.
– Implementación de Inteligencia Artificial en la toma de decisiones empresariales.
– Primeros pasos para implementar soluciones de Inteligencia Artificial en tu empresa.

Módulo 4: Impactos de la Inteligencia Artificial en la sociedad
– Ética en la Inteligencia Artificial.
– Desafíos y oportunidades sociales de la Inteligencia Artificial.
– Mitigaciones y regulaciones propuestas.

Al final del curso podrás:
– Reconocer los conceptos fundamentales de la IA y el aprendizaje automático aplicados al ámbito de la ciberseguridad.
– Analizar patrones de amenazas e intrusiones informáticas en entornos simulados, utilizando técnicas de aprendizaje automático y herramientas de libre acceso.
– Implementar modelos prácticos de monitoreo y detección de anomalías que fortalezcan la identificación y trazabilidad de amenazas de ciberseguridad.

Contenidos:
Módulo 1: Fundamentos de IA aplicada a la ciberseguridad
– Introducción a los riesgos sobre el uso de IA con datos personales e información corporativa (Ley de Protección de datos y Gestión de Sistemas basados en IA, ISO 42001).
– Conceptos básicos de agentes y modelos de ciberseguridad.
– Aplicaciones de IA en el ámbito de la ciberseguridad.
– Desafíos y oportunidades del uso de IA en la detección de amenazas.

Módulo 2: Monitoreo de amenazas y detección de intrusiones
– Principios del monitoreo de seguridad y sistemas de detección de intrusiones (IDS/IPS).
– Tipologías de amenazas y vectores de ataque más comunes.
– Limitaciones de los enfoques tradicionales y ventajas del uso de IA.
– Monitoreo de amenazas con tecnologías y el uso de IA.

Módulo 3: Técnicas de IA para la detección de anomalías
– Aprendizaje supervisado y no supervisado en ciberseguridad.
– Detección de anomalías y patrones de comportamiento malicioso.
– Uso de herramientas open source para entrenar y probar modelos.

Módulo 4: Implementación práctica y respuesta a incidentes
– Configuración de entornos simulados para pruebas de monitoreo.
– Implementación de modelos de detección en escenarios prácticos.
– Integración del monitoreo basado en IA con procesos de respuesta a incidentes.

Al final del curso podrás:
– Reconocer los fundamentos de la gestión de incidentes de ciberseguridad y el rol de la IA en el proceso de análisis y respuesta de éstos.
– Analizar eventos y patrones de incidentes de ciberseguridad en entornos simulados mediante técnicas de correlación y herramientas de libre acceso.
– Implementar modelos de IA que apoyen la automatización de la respuesta a incidentes de ciberseguridad, integrando propuestas de mejora en la resiliencia organizacional.

Contenidos:
Módulo 1: Fundamentos de la gestión de incidentes y la IA
– Ciclo de vida de la gestión de incidentes de ciberseguridad.
– Rol de la IA en el análisis y la respuesta de incidentes.
– Beneficios y limitaciones de la IA aplicada a incidentes.

Módulo 2: Correlación y análisis de eventos
– Principios de correlación de datos de seguridad.
– Fundamentos de integración con sistemas y servicios.
– Identificación de patrones y anomalías en incidentes.
– Uso de herramientas open source para análisis de eventos.

Módulo 3: Automatización de la respuesta a incidentes
– Introducción a la orquestación de seguridad (SOAR).
– Implementación de reglas automatizadas de respuesta.
– Casos prácticos de automatización en entornos simulados.

Módulo 4: Resiliencia y mejora continua
– Priorización de incidentes y tiempos de respuesta (MTTD/MTTR).
– Integración de IA con procesos organizacionales de seguridad.
– Diseño de planes de mejora para fortalecer la resiliencia cibernética.