Descripción
Características clave
En Factor Humano Formación ofrecemos una formación avanzada orientada a estrategia, arquitectura, ingeniería y gobierno de seguridad con Inteligencia Artificial, incluyendo Machine Learning, Deep Learning, adversarial AI, seguridad cloud, endpoints, IAM, IoT, blockchain y diseño de sistemas seguros.
AI+ Security Strategist™, anteriormente denominada AI+ Security Level 3™, está diseñada para profesionales que necesitan liderar la seguridad avanzada de sistemas impulsados por IA, definir arquitecturas resilientes, controlar riesgos técnicos y aplicar mecanismos de gobierno, trazabilidad y supervisión.
- Duración FHF: 25 horas (telepresencial + online).
- Duración oficial AI CERTs®: 5 días instructor-led o 40 horas self-paced.
- Formación orientada a la certificación oficial AI+ Security Strategist™ de AI CERTs®.
- Código oficial AI CERTs®: AT-2103.
- Denominación anterior: AI+ Security Level 3™.
- Nivel avanzado orientado a estrategia, arquitectura y gobierno de seguridad con IA.
- Clases en directo y tutorías teórico-prácticas.
- Ejercicios, laboratorios y casos prácticos.
- Preparación para el examen oficial AI CERTs®.
- Simulador de preguntas y orientación de estudio.
- Acceso al contenido del curso a través del Campus FHF.
- Seguimiento personalizado y material digital.
- Badge digital tras superar la evaluación oficial.
- Bonificable con Fundae según condiciones de la empresa y convocatoria.
La formación está especialmente orientada a profesionales con experiencia previa en ciberseguridad que quieran evolucionar hacia diseño de arquitecturas seguras, gobierno de IA, defensa avanzada, cloud security, IAM, IoT y sistemas adaptativos de protección.
Contenidos
AI+ Security Strategist™
Módulo 1. Foundations of AI and Machine Learning for Security Engineering
- Fundamentos de Inteligencia Artificial aplicados a ingeniería de seguridad.
- Machine Learning aplicado a ciberseguridad.
- Análisis de logs.
- Pipelines de Inteligencia Artificial.
- Datasets desbalanceados.
- Mitigación de amenazas adversariales.
Módulo 2. Machine Learning for Threat Detection and Response
- Aprendizaje supervisado aplicado a seguridad.
- Aprendizaje no supervisado.
- Detección de malware.
- Detección de anomalías.
- Respuesta en tiempo real.
- Optimización y escalado de modelos.
Módulo 3. Deep Learning for Security Applications
- Convolutional Neural Networks.
- Recurrent Neural Networks.
- Modelos híbridos.
- Análisis de tráfico de red.
- Detección de phishing.
- Detección de intrusiones.
- Autoencoders.
- Entrenamiento adversarial.
Módulo 4. Adversarial AI in Security
- Ataques adversariales contra sistemas de IA.
- Red Teaming de modelos.
- Defensas frente a ataques adversariales.
- Arquitecturas resistentes.
- Transparencia y explicabilidad.
- Confianza en sistemas de Inteligencia Artificial.
Módulo 5. AI in Network Security
- IDS impulsados por Inteligencia Artificial.
- Detección de anomalías de red.
- Zero Trust.
- Integración con firewalls de nueva generación.
- Análisis inteligente de tráfico.
- Optimización de seguridad de red.
Módulo 6. AI in Endpoint Security
- Detección de malware mediante IA.
- Detección de amenazas polimórficas.
- Análisis de anomalías en endpoints.
- Protección de dispositivos IoT.
- Modelos ligeros para recursos limitados.
- Respuesta y aislamiento de endpoints.
Módulo 7. Secure AI System Engineering
- Diseño de pipelines robustos.
- Criptografía aplicada.
- Explainability.
- Escalabilidad.
- Protección de datos.
- Controles de seguridad.
- Documentación técnica.
- Cumplimiento y gobierno.
Módulo 8. AI for Cloud and Container Security
- Seguridad cloud.
- Seguridad en Kubernetes.
- Seguridad serverless.
- DevSecOps.
- Pruebas avanzadas.
- Seguridad en contenedores.
- Monitorización cloud.
- Detección de amenazas en entornos híbridos.
Módulo 9. AI and Blockchain for Security
- IA aplicada a seguridad de transacciones.
- Blockchain y modelos de seguridad.
- Consenso.
- Smart Contracts.
- Casos de uso en criptoactivos.
- Aplicaciones en Supply Chain.
Módulo 10. AI in Identity and Access Management (IAM)
- Control de accesos.
- Role-Based Access Control.
- Detección de accesos no autorizados.
- Autenticación adaptativa.
- MFA impulsado por Inteligencia Artificial.
- Detección y prevención de fraude en IAM.
Módulo 11. AI for Physical and IoT Security
- Seguridad en Smart Cities.
- Industrial IoT.
- Vehículos autónomos.
- Federated Learning.
- Protección de dispositivos conectados.
- Detección distribuida de amenazas.
Módulo 12. Capstone Project – Engineering AI Security Systems
- Diseño de una solución avanzada de seguridad con IA.
- Integración de componentes de detección y respuesta.
- Validación de controles y resiliencia.
- Evaluación de escalabilidad.
- Documentación técnica.
- Presentación y defensa del proyecto final.
Herramientas y tecnologías
Durante la formación se trabajan herramientas de detección, protección de endpoints, análisis de comportamiento, seguridad cloud, IAM, adversarial AI, XDR y análisis de código utilizadas en entornos profesionales de ciberseguridad avanzada.
- Splunk UBA: análisis de comportamiento de usuarios y entidades.
- Microsoft Defender for Endpoint: protección, detección y respuesta en endpoints.
- Microsoft Azure AD Conditional Access: gestión adaptativa de accesos e identidad.
- Adversarial Robustness Toolkit (ART): evaluación y defensa frente a ataques adversariales.
- CrowdStrike Falcon XDR: detección y respuesta extendida.
- Palo Alto Cortex XDR: protección, correlación y respuesta ante amenazas.
- Darktrace Enterprise: detección de anomalías basada en IA.
- Vectra for Cloud: detección y análisis de amenazas en cloud.
- Fortinet AI Cloud Security: protección cloud impulsada por IA.
- Semgrep: análisis estático y detección de problemas de seguridad en código.
Aplicaciones prácticas
- Threat Detection avanzado.
- Machine Learning aplicado a respuesta.
- Deep Learning para detección.
- Adversarial AI.
- Red Teaming de modelos.
- Network Security.
- Endpoint Security.
- Cloud Security.
- Container Security.
- IAM inteligente.
- IoT Security.
- Blockchain Security.
EU AI Act y gobernanza de IA
La ingeniería y arquitectura de seguridad para sistemas de Inteligencia Artificial requiere integrar controles técnicos, gestión de riesgos, trazabilidad, protección de datos, transparencia, supervisión humana y mecanismos de gobierno desde las primeras fases de diseño.
- Gestión de riesgos de sistemas de IA.
- Security by Design.
- Privacy by Design.
- Protección de datos.
- Trazabilidad técnica.
- Logging y monitorización.
- Auditabilidad.
- Supervisión humana.
- Transparencia.
- Explainability.
- Controles técnicos para sistemas de alto riesgo.
- Documentación de evidencias.
El programa conecta estos principios con marcos y referencias como GDPR, CCPA, NIST y FedRAMP, así como con prácticas de despliegue seguro, threat modeling, logging, monitorización y generación de evidencias de cumplimiento.
El curso no debe presentarse como una certificación jurídica formal de cumplimiento del EU AI Act, sino como formación orientada a preparar criterios técnicos, controles, evidencias y buenas prácticas para sistemas de IA seguros y correctamente gobernados.
Perfil de acceso y salidas profesionales
Conocimientos recomendados
AI+ Security Strategist™ es una certificación avanzada. Se recomienda experiencia previa en ciberseguridad, Python, redes, Linux, cloud, respuesta a incidentes y fundamentos de Inteligencia Artificial aplicada a seguridad.
- Conocimientos equivalentes a AI+ Security Practitioner™.
- Conocimientos equivalentes a AI+ Security Compliance Practitioner™.
- Python intermedio o avanzado.
- Experiencia con TensorFlow o PyTorch recomendable.
- Conocimientos avanzados de ciberseguridad.
- Experiencia en detección de amenazas.
- Experiencia en respuesta a incidentes.
- Seguridad de redes y dispositivos.
- Fundamentos de Cloud Security.
- Conocimientos de contenedores.
- Familiaridad con Linux y línea de comandos.
- Conocimientos básicos de blockchain e IoT.
¿A quién se dirige?
La formación está dirigida a profesionales de ciberseguridad, arquitectos cloud, analistas SOC, consultores de riesgo, responsables de cumplimiento, especialistas IAM, Ethical Hackers y perfiles técnicos que quieran liderar seguridad avanzada con Inteligencia Artificial.
- Security Architects.
- Cybersecurity Engineers.
- Cloud Security Architects.
- Analistas SOC senior.
- Threat Intelligence Specialists.
- Especialistas IAM.
- Ethical Hackers.
- Consultores de ciberseguridad.
- Responsables GRC.
- Responsables de gobierno de IA.
Salidas profesionales
- AI Security Strategist.
- Responsable de estrategia de seguridad con IA.
- Security Consultant for AI-Driven Solutions.
- Identity and Access Management (IAM) Engineer.
- Cloud Security Architect.
- IoT Security Specialist.
- Cybersecurity Engineer / Arquitecto de seguridad.
- Responsable de gobierno, riesgo y compliance en sistemas de IA.
Certificación incluida
La formación incluye la preparación para la certificación oficial AI+ Security Strategist™ de AI CERTs®, anteriormente denominada AI+ Security Level 3™.
Una vez superado el examen conforme a las condiciones oficiales de AI CERTs®, el alumno podrá obtener el badge digital correspondiente.
- Certificación: AI+ Security Strategist™.
- Código oficial: AT-2103.
- Denominación anterior: AI+ Security Level 3™.
- Nivel: avanzado / estrategia, arquitectura y gobierno de seguridad con IA.
- Duración oficial: 5 días instructor-led o 40 horas self-paced.
- Duración FHF: 25 horas (telepresencial + online).
- Formato: examen online supervisado.
- Preguntas: 50 preguntas tipo MCQ.
- 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
- Foundations of AI and Machine Learning for Security Engineering: 5%.
- Machine Learning for Threat Detection and Response: 5%.
- Deep Learning for Security Applications: 5%.
- Adversarial AI in Security: 6%.
- AI in Network Security: 6%.
- AI in Endpoint Security: 8%.
- Secure AI System Engineering: 8%.
- AI for Cloud and Container Security: 11%.
- AI and Blockchain for Security: 11%.
- AI in Identity and Access Management (IAM): 12%.
- AI for Physical and IoT Security: 12%.
- Capstone Project – Engineering AI Security Systems: 11%.
CONVOCATORIA ABIERTA
CONVOCATORIA
ABIERTA
PRÓXIMAMENTE 2026 — AI+ Security Strategist™ — Online / Virtual.
25 h | 1.200 € | Online | Español | Certificación incluida
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el nombre oficial actual de la certificación?
El nombre oficial actual es AI+ Security Strategist™. AI CERTs® la identifica como anteriormente conocida como AI+ Security Level 3™.
¿A quién va dirigido este curso?
Está dirigido a profesionales de ciberseguridad, arquitectos cloud, analistas SOC, consultores de riesgo, responsables de cumplimiento, especialistas IAM, Ethical Hackers y perfiles técnicos que quieran liderar seguridad avanzada con Inteligencia Artificial.
¿Es un curso básico de ciberseguridad?
No. Es una certificación avanzada. Se recomienda experiencia previa en ciberseguridad, Python, Linux, cloud, seguridad de redes y fundamentos de Inteligencia Artificial aplicada a seguridad.
¿Qué diferencia hay con AI+ Security Practitioner™ y AI+ Security Expert™?
AI+ Security Practitioner™ cubre fundamentos de ciberseguridad e IA, AI+ Security Expert™ profundiza en Machine Learning y detección avanzada de amenazas, y AI+ Security Strategist™ se orienta a estrategia, arquitectura, gobierno e ingeniería avanzada de sistemas de seguridad con IA.
¿Qué se aprende de forma práctica?
Aprenderás a diseñar sistemas de seguridad con IA, aplicar Machine Learning y Deep Learning a detección de amenazas, trabajar con adversarial AI, reforzar cloud y containers, diseñar controles IAM, proteger entornos IoT y desarrollar un proyecto final de ingeniería de seguridad.
¿Incluye preparación para el examen oficial?
Sí. La ficha FHF incluye preparación para el examen oficial, simulador de preguntas, orientación de estudio y revisión de los objetivos incluidos en el blueprint.
¿Cómo es el examen?
El examen oficial consta de 50 preguntas tipo MCQ, dura 90 minutos y requiere un 70% de aciertos para aprobar, equivalente a 35 respuestas correctas sobre 50.
¿Qué herramientas se trabajan?
Entre otras, se trabajan Splunk UBA, Microsoft Defender for Endpoint, Microsoft Azure AD Conditional Access, Adversarial Robustness Toolkit, CrowdStrike Falcon XDR, Palo Alto Cortex XDR, Darktrace Enterprise, Vectra for Cloud, Fortinet AI Cloud Security y Semgrep.
¿El curso incluye seguridad cloud y contenedores?
Sí. El programa incluye un módulo específico de Cloud and Container Security que aborda Kubernetes, serverless, DevSecOps, pruebas avanzadas, contenedores y seguridad en entornos cloud.
¿Incluye IAM e identidad?
Sí. Se trabaja control de accesos, RBAC, detección de accesos no autorizados, MFA impulsado por IA, autenticación adaptativa y detección de fraude aplicada a Identity and Access Management.
¿Incluye adversarial AI?
Sí. El programa incluye ataques adversariales, Red Teaming, técnicas de defensa, arquitecturas resistentes, transparencia y confianza en sistemas de Inteligencia Artificial.
¿El curso acredita cumplimiento legal del EU AI Act?
No. El curso ayuda a comprender riesgos, controles, trazabilidad, privacidad, seguridad y gobernanza, pero no sustituye una auditoría legal ni certifica formalmente el cumplimiento del EU AI Act.
¿Se puede bonificar por Fundae?
Sí. El curso puede gestionarse como formación bonificable con Fundae si la empresa cumple los requisitos y tramita la formación dentro de los plazos establecidos.
