Curso Online en Respuesta a Incidentes de Ciberseguridad con Herramientas de IA

1.    Fundamentos de la ciberseguridad y ciclo de vida de la respuesta a incidentes

1.1.  Conceptos esenciales de ciberseguridad en el entorno digital actual

1.2.  Definición y clasificación de los incidentes de ciberseguridad

1.3.  Marcos de referencia internacionales para la respuesta a incidentes

1.4.  Fases del ciclo de vida de la respuesta a incidentes

1.5.  Roles, responsabilidades y estructura organizativa de un equipo CSIRT/CERT

1.6.  Indicadores clave de rendimiento en la gestión de incidentes de ciberseguridad

2.    Panorama actual de amenazas y taxonomía de los ciberataques

2.1.  Evolución reciente y tendencias del panorama global de ciberamenazas

2.2.  Taxonomía de los principales vectores y técnicas de ataque

2.3.  Actores de amenazas, motivaciones y modelos operativos

2.4.  Tácticas, técnicas y procedimientos (TTP) según el marco MITRE ATT&CK

2.5.  Superficies de ataque emergentes en entornos cloud, IoT y arquitecturas híbridas

2.6.  Impacto económico, operativo y reputacional de los ciberincidentes en las organizaciones

3.    Fundamentos de inteligencia artificial aplicada a la ciberseguridad

3.1.  Conceptos fundamentales de inteligencia artificial y aprendizaje automático

3.2.  Procesamiento del lenguaje natural (NLP) para el análisis automatizado de amenazas

3.3.  Modelos de IA generativa y grandes modelos de lenguaje (LLM) en ciberseguridad

3.4.  Técnicas de detección de anomalías basadas en inteligencia artificial

3.5.  Evaluación del rendimiento de modelos de IA: precisión, recall, tasa de falsos positivos y F1-score

3.6.  Riesgos y desafíos inherentes al uso de IA en entornos de ciberseguridad

4.    Preparación y planificación estratégica para la respuesta a incidentes

4.1.  Desarrollo y mantenimiento del plan de respuesta a incidentes

4.2.  Configuración y despliegue de la infraestructura tecnológica del CSIRT

4.3.  Diseño de playbooks y procedimientos operativos estandarizados

4.4.  Gestión de la inteligencia de amenazas como pilar preparatorio de la respuesta

4.5.  Programas de formación, concienciación y simulacros periódicos para equipos de respuesta

4.6.  Evaluación de la madurez organizacional en capacidades de respuesta a incidentes

5.    Detección e identificación de incidentes mediante herramientas de inteligencia artificial

5.1.  Fuentes de datos y telemetría para la detección avanzada de incidentes

5.2.  Sistemas SIEM de nueva generación potenciados con inteligencia artificial

5.3.  Plataformas EDR y XDR con capacidades de detección basadas en IA

5.4.  Análisis de tráfico de red (NTA) con modelos de aprendizaje automático

5.5.  Uso de LLM y asistentes de IA para el triaje y la clasificación inicial de alertas

5.6.  Detección de amenazas en entornos cloud mediante soluciones nativas de inteligencia artificial

5.7.  Integración y orquestación de múltiples fuentes de detección en una arquitectura unificada

6.    Contención, erradicación y recuperación asistidas por inteligencia artificial

6.1.  Estrategias de contención inmediata y a largo plazo ante incidentes de ciberseguridad

6.2.  Técnicas de erradicación de amenazas con soporte de herramientas de IA

6.3.  Procedimientos de recuperación y restauración de servicios críticos

6.4.  Comunicación y coordinación entre equipos durante las fases de contención y recuperación

6.5.  Documentación continua del incidente asistida por herramientas de IA generativa

6.6.  Gestión de la cadena de custodia digital durante el proceso de respuesta

7.    Análisis forense digital potenciado por herramientas de inteligencia artificial

7.1.  Principios y metodologías del análisis forense digital

7.2.  Herramientas de IA para el análisis forense de memoria y disco

7.3.  Análisis forense de red asistido por inteligencia artificial

7.4.  Análisis forense en entornos cloud, contenedores y arquitecturas serverless

7.5.  Generación automatizada de informes forenses con herramientas de IA generativa

7.6.  Técnicas anti-forenses empleadas por atacantes y estrategias de IA para su detección

8.    Automatización y orquestación de la respuesta con plataformas SOAR e inteligencia artificial

8.1.  Fundamentos de las plataformas SOAR y su rol estratégico en la respuesta a incidentes

8.2.  Integración de capacidades de inteligencia artificial en flujos de trabajo SOAR

8.3.  Diseño e implementación de playbooks automatizados potenciados con IA

8.4.  Orquestación de herramientas de seguridad heterogéneas mediante APIs e integraciones

8.5.  Métricas de eficacia y optimización continua de los procesos de automatización

8.6.  Casos de uso prácticos de automatización SOAR potenciada con inteligencia artificial

9.    Threat hunting proactivo e inteligencia de amenazas con inteligencia artificial

9.1.  Fundamentos y metodologías del threat hunting proactivo

9.2.  Uso de herramientas de IA para la generación y validación de hipótesis de caza

9.3.  Técnicas de análisis de datos a gran escala para la búsqueda proactiva de amenazas

9.4.  Plataformas de inteligencia de amenazas (TIP) potenciadas con inteligencia artificial

9.5.  Integración operativa de la inteligencia de amenazas en los procesos de respuesta

9.6.  Compartición de inteligencia entre organizaciones y participación en marcos colaborativos

10.    Marco legal, regulatorio y ético en la respuesta a incidentes con inteligencia artificial

10.1.  Normativa internacional y europea sobre notificación y gestión de incidentes de ciberseguridad

10.2.  Regulación de la inteligencia artificial aplicada a la ciberseguridad

10.3.  Responsabilidad legal derivada de decisiones automatizadas durante la respuesta a incidentes

10.4.  Consideraciones éticas del uso de inteligencia artificial en la gestión de incidentes

10.5.  Obligaciones de documentación, reporte y colaboración con autoridades competentes

10.6.  Gestión de la evidencia digital para su utilización en procedimientos judiciales

11.    Casos prácticos y simulaciones de respuesta a incidentes con herramientas de IA

11.1.  Metodología para el diseño y ejecución de ejercicios de simulación de incidentes

11.2.  Simulación de respuesta ante un ataque de ransomware con asistencia de herramientas de IA

11.3.  Simulación de respuesta ante una amenaza persistente avanzada (APT)

11.4.  Simulación de respuesta ante una brecha de datos en entornos cloud

11.5.  Ejercicios de tabletop y war games con escenarios generados por inteligencia artificial

11.6.  Evaluación de resultados, identificación de brechas de capacidad y elaboración de planes de mejora

12.    Tendencias emergentes y evolución futura de la respuesta a incidentes con inteligencia artificial

12.1.  Avances en inteligencia artificial generativa y su impacto en la respuesta a incidentes

12.2.  Amenazas emergentes potenciadas por inteligencia artificial adversarial

12.3.  Integración de capacidades de IA en arquitecturas de seguridad Zero Trust

12.4.  Computación cuántica y sus implicaciones para la ciberseguridad y los modelos de IA

12.5.  Evolución hacia centros de operaciones de seguridad (SOC) autónomos e inteligentes

12.6.  Desarrollo profesional continuo y certificaciones especializadas en respuesta a incidentes con IA