Descripción
Características clave
En Factor Humano Formación ofrecemos una formación técnica especializada en la aplicación de Inteligencia Artificial a ciberseguridad, redes, Linux, automatización, threat hunting, seguridad de LLM, operaciones SOC, respuesta a incidentes y gobierno responsable de IA.
AI+ Security Practitioner™, anteriormente denominada AI+ Security Level 1™, proporciona una base práctica para comprender cómo aplicar Inteligencia Artificial y Machine Learning a detección de amenazas, automatización de seguridad, análisis de tráfico, operaciones SOC, respuesta a incidentes y protección de sistemas de IA generativa.
- Duración FHF: 40 horas (telepresencial + online).
- Duración oficial AI CERTs®: 40 horas.
- Formación orientada a la certificación oficial AI+ Security Practitioner™ de AI CERTs®.
- Código oficial AI CERTs®: AT-2101.
- Denominación anterior: AI+ Security Level 1™.
- Clases en directo y tutorías.
- Laboratorios y casos prácticos de ciberseguridad.
- Prácticas con Linux, redes, Python, SIEM y herramientas de seguridad.
- Preparación para el examen oficial AI CERTs®.
- Simulador de preguntas y repaso de objetivos de certificación.
- Acceso al contenido del curso a través del Campus FHF.
- Material digital y seguimiento personalizado.
- Orientación profesional.
- Incluye certificación oficial AI CERTs® y certificado de aprovechamiento FHF.
La formación está especialmente dirigida a profesionales de ciberseguridad, sistemas, redes, SOC, operaciones IT y respuesta a incidentes que quieran incorporar Inteligencia Artificial a tareas defensivas, automatización, threat hunting y gobierno de seguridad.
Contenidos
AI+ Security Practitioner™
Módulo 1. Fundamentos de computación, Linux y sistemas operativos
- Fundamentos de sistemas informáticos.
- Administración básica de Linux.
- Sistemas de archivos.
- Comandos esenciales.
- Usuarios y grupos.
- Permisos.
- Autenticación.
- Control de acceso.
Módulo 2. Fundamentos de redes y análisis de tráfico
- Conceptos fundamentales de red.
- Direccionamiento IP.
- Protocolos de red.
- TCP/IP.
- DNS.
- Seguridad de red.
- Análisis de tráfico.
- Firewalls.
- IDS/IPS.
- VPN.
Módulo 3. Python para seguridad y automatización
- Fundamentos de Python.
- Scripting aplicado a seguridad.
- Automatización de tareas.
- Análisis de logs.
- Procesamiento de datos.
- Diseño de flujos de trabajo eficientes.
Módulo 4. Fundamentos de ciberseguridad y panorama de amenazas
- Principios fundamentales de seguridad.
- Riesgos.
- Vulnerabilidades.
- Superficies de ataque.
- Controles de seguridad.
- Amenazas comunes.
- Marcos de referencia.
- Buenas prácticas defensivas.
Módulo 5. Criptografía, autenticación e identidad
- Cifrado.
- Hashing.
- Firmas digitales.
- TLS.
- Métodos de autenticación.
- Gestión de identidades.
- Controles de acceso.
- Protección de identidad.
Módulo 6. Introducción a IA y Machine Learning
- Fundamentos de Inteligencia Artificial.
- Machine Learning.
- Deep Learning.
- Ciclo de vida de modelos de Machine Learning.
- Datasets y preparación de datos.
- Evaluación de modelos.
- Aplicaciones de IA en ciberseguridad.
Módulo 7. IA aplicada a detección y threat hunting
- Detección de amenazas mediante IA.
- Analítica de comportamiento.
- Detección de anomalías.
- Threat Intelligence.
- MITRE ATT&CK.
- Threat Hunting.
- Operaciones SOC asistidas por IA.
- Priorización de alertas.
Módulo 8. Seguridad de IA, seguridad de LLM y Responsible AI
- Large Language Models.
- Inteligencia Artificial generativa.
- Copilotos de IA.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Riesgos OWASP LLM.
- Vulnerabilidades específicas de sistemas de IA.
- Gobierno de IA.
- Responsible AI.
Módulo 9. Seguridad ofensiva para sistemas de IA
- Modelado de amenazas aplicado a sistemas de IA.
- Superficies de ataque.
- Ataques adversariales.
- STRIDE.
- Red Teaming.
- Pruebas de seguridad para sistemas inteligentes.
Módulo 10. Operaciones de seguridad, respuesta a incidentes y malware
- Operaciones SOC.
- SIEM.
- Respuesta a incidentes.
- Análisis de malware.
- Investigación de amenazas.
- Correlación de eventos.
- Automatización defensiva.
- Operaciones asistidas por IA.
Módulo 11. Gobierno, compliance y seguridad ética de IA
- Gobierno de seguridad.
- Gestión de riesgos.
- Gobierno de Inteligencia Artificial.
- Compliance.
- Privacidad.
- Prácticas responsables de IA.
- Supervisión humana.
- Documentación y trazabilidad.
Módulo 12. Proyecto capstone de defensa y operaciones de seguridad con IA
- Análisis de amenazas.
- Evaluación de riesgos de Inteligencia Artificial.
- Respuesta a incidentes.
- Análisis de evidencias.
- Diseño de medidas defensivas.
- Reporting técnico y ejecutivo.
Herramientas y tecnologías
Durante la formación se trabajan herramientas de Inteligencia Artificial, Machine Learning, redes, ciberseguridad, monitorización, SIEM y análisis de vulnerabilidades utilizadas en entornos profesionales de seguridad.
- Scikit-learn: modelos de Machine Learning aplicados a detección y clasificación.
- TensorFlow: experimentación y desarrollo de modelos de IA.
- PyTorch: desarrollo y evaluación de modelos de Deep Learning.
- Kali Linux: análisis, auditoría y pruebas de seguridad.
- Wireshark: análisis de tráfico y protocolos de red.
- Nmap: descubrimiento, enumeración y análisis de servicios.
- Wazuh: monitorización de seguridad, detección y respuesta.
- Splunk: SIEM, análisis de eventos, investigación y monitorización.
- OWASP ZAP: análisis de vulnerabilidades y pruebas de seguridad de aplicaciones.
Aplicaciones prácticas
- Análisis de tráfico de red.
- Automatización con Python.
- Análisis de logs.
- Detección de anomalías.
- Threat hunting.
- Investigación de amenazas.
- Uso de SIEM.
- Respuesta a incidentes.
- Análisis de malware.
- Seguridad de aplicaciones.
- Evaluación de riesgos de IA.
- Seguridad de LLM y sistemas generativos.
Gobierno, privacidad y uso responsable de IA en seguridad
La utilización de Inteligencia Artificial en ciberseguridad requiere combinar capacidad técnica con mecanismos de gobierno, privacidad, trazabilidad, supervisión humana y gestión responsable de riesgos.
- Evaluación de riesgos de IA desde el diseño.
- Security by Design.
- Privacidad y protección de datos.
- Manejo seguro de información sensible.
- Trazabilidad de investigaciones.
- Trazabilidad de evidencias y alertas.
- Supervisión humana en detección.
- Supervisión humana en respuesta a incidentes.
- Gobierno responsable de sistemas de IA.
- Gestión de sesgos y limitaciones.
- Seguridad de LLM.
- Uso responsable de copilotos y sistemas generativos.
- Compliance y documentación.
- Control de automatizaciones defensivas.
El curso no debe presentarse como una certificación jurídica formal de cumplimiento del EU AI Act. Sí puede comunicarse como formación alineada con buenas prácticas de seguridad, privacidad, trazabilidad, gestión de riesgos, gobierno de IA y uso responsable de LLM en entornos de ciberseguridad.
Perfil de acceso y salidas profesionales
Conocimientos recomendados
AI+ Security Practitioner™ está orientado a perfiles técnicos y se recomienda disponer de conocimientos básicos de ciberseguridad, redes, sistemas, amenazas y controles de seguridad para aprovechar adecuadamente los laboratorios y contenidos prácticos.
- Comprensión básica de conceptos de Inteligencia Artificial.
- Conocimientos básicos de ciberseguridad.
- Familiaridad con principios y terminología de seguridad.
- Conocimiento de amenazas y controles.
- Familiaridad con redes y sistemas.
- Conocimientos básicos de cloud.
- Conocimientos de detección de amenazas.
- Fundamentos de gestión de riesgos.
- Conocimientos básicos de vulnerabilidades.
- Familiaridad con respuesta a incidentes.
- Conocimiento básico de privacidad y compliance.
- Interés por programación y automatización.
¿A quién se dirige?
La formación está dirigida a profesionales de ciberseguridad, sistemas, redes, SOC, Incident Response, IT Operations y perfiles técnicos que quieran aplicar Inteligencia Artificial a defensa, detección, automatización y gobierno de seguridad.
- Analistas SOC.
- Profesionales de ciberseguridad.
- Administradores de sistemas.
- Ingenieros de redes.
- Incident Responders.
- Threat Hunters.
- Security Engineers.
- IT Operations.
- Analistas de malware.
- Profesionales de gobierno y seguridad de IA.
Salidas profesionales
- AI Security Analyst.
- Cybersecurity Engineer con foco en IA.
- Threat Intelligence Specialist.
- AI-Powered Incident Response Analyst.
- Analista SOC con competencias en automatización e IA.
- Consultor de ciberseguridad y gobierno responsable de IA.
Certificación incluida
La formación incluye la preparación para la certificación oficial AI+ Security Practitioner™ de AI CERTs®, anteriormente denominada AI+ Security Level 1™.
Una vez superado el examen conforme a las condiciones oficiales de AI CERTs®, el alumno podrá obtener una credencial digital verificable y compartible.
- Certificación: AI+ Security Practitioner™.
- Código oficial: AT-2101.
- Denominación anterior: AI+ Security Level 1™.
- Duración oficial: 40 horas.
- Duración FHF: 40 horas (telepresencial + online).
- Formato: examen online supervisado.
- Preguntas: 50 preguntas tipo test / múltiple respuesta.
- Duración del examen: 90 minutos.
- Puntuación mínima: 70% (35 respuestas correctas de 50).
Además, quienes superen satisfactoriamente la formación podrán obtener el certificado expedido por Factor Humano Formación – Escuela Internacional de Postgrado como entidad formadora.
Blueprint del examen
- Computing, Linux and Operating System Foundations: 5%.
- Networking Fundamentals and Traffic Analysis: 9%.
- Python for Security and Automation: 9%.
- Cybersecurity Foundations and Threat Landscape: 9%.
- Cryptography, Authentication & Identity Security: 9%.
- Introduction to AI and Machine Learning: 9%.
- AI Applied to Security Detection and Threat Hunting: 9%.
- AI Security, LLM Security and Responsible AI: 9%.
- Offensive Security for AI Systems: 8%.
- Security Operations, Incident Response and Malware Analysis: 8%.
- Governance, Compliance and Ethical AI Security: 8%.
- Capstone Project – AI-Driven Security Operations and Defense: 8%.
CONVOCATORIA ABIERTA
CONVOCATORIA
ABIERTA
PRÓXIMAMENTE 2026 — AI+ Security Practitioner™ / AI+ Security Level 1™ — Online / Virtual.
40 h | 899 € | Online | Español | Certificación incluida
Preguntas frecuentes
¿A quién va dirigido el curso AI+ Security Practitioner™?
Está dirigido a profesionales de ciberseguridad, sistemas, redes, SOC, Incident Response, IT Operations y perfiles técnicos que quieran aplicar Inteligencia Artificial a defensa, detección, automatización y gobierno de seguridad.
¿Es el mismo curso que AI+ Security Level 1™?
Sí. AI CERTs® presenta actualmente la certificación como AI+ Security Practitioner™, anteriormente conocida como AI+ Security Level 1™.
¿Necesito experiencia previa en ciberseguridad?
Se recomienda conocimiento básico de redes, sistemas, amenazas, controles de seguridad y operaciones de seguridad. No es un curso de entrada absoluta a informática, sino una formación de fundamentos aplicada a Inteligencia Artificial y ciberseguridad.
¿Qué aprenderé de forma práctica?
Aprenderás fundamentos de Linux, redes, Python, ciberseguridad, criptografía, Inteligencia Artificial, Machine Learning, threat hunting, seguridad de LLM, Red Teaming, SOC, respuesta a incidentes, análisis de malware y gobierno de IA.
¿Qué herramientas se trabajan?
El programa incluye Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Kali Linux, Wireshark, Nmap, Wazuh, Splunk y OWASP ZAP.
¿El curso incluye preparación para el examen oficial?
Sí. Incluye preparación para la certificación AI CERTs®, simulador de preguntas, repaso de objetivos y orientación para el examen.
¿Cómo es el examen?
El examen oficial tiene 50 preguntas, dura 90 minutos y se supera con una puntuación mínima del 70%. Se realiza en modalidad online supervisada.
¿La certificación está incluida en el precio?
Sí. La ficha FHF indica certificación incluida dentro del precio del curso.
¿El curso cubre seguridad de IA generativa y LLM?
Sí. Incluye seguridad de LLM, riesgos OWASP LLM, RAG, copilotos, vulnerabilidades de sistemas de IA, Responsible AI y gobierno.
¿Sirve para perfiles SOC o respuesta a incidentes?
Sí. Incluye detección de amenazas, análisis de tráfico, SIEM, threat hunting, Incident Response, análisis de malware y operaciones de seguridad asistidas por Inteligencia Artificial.
¿Incluye seguridad ofensiva aplicada a sistemas de IA?
Sí. El programa incluye modelado de amenazas, superficies de ataque, ataques adversariales, STRIDE, Red Teaming y pruebas de seguridad orientadas a sistemas de Inteligencia Artificial.
¿Es una certificación de cumplimiento legal del EU AI Act?
No. Es una certificación técnica de Inteligencia Artificial aplicada a ciberseguridad. Puede ayudar a comprender buenas prácticas de privacidad, riesgo, gobierno y trazabilidad, pero no sustituye asesoramiento jurídico ni acredita cumplimiento legal formal.
¿Es bonificable por Fundae?
Sí. Puede gestionarse como formación bonificable según las condiciones de matrícula y los requisitos aplicables a la empresa participante.
