Descripción
Características clave
En Factor Humano Formación ofrecemos una formación avanzada orientada a la aplicación de Inteligencia Artificial y Machine Learning a ciberseguridad, threat detection, malware, anomalías de red, autenticación avanzada, penetration testing y automatización defensiva.
AI+ Security Expert™, anteriormente denominada AI+ Security Level 2™, está diseñada para profesionales que quieren profundizar en el uso de IA para detectar, analizar y responder a amenazas avanzadas, desarrollar mecanismos de defensa inteligentes y reforzar las operaciones de ciberseguridad.
- Duración FHF: 50 horas (telepresencial + online).
- Duración oficial AI CERTs®: 40 horas.
- Formación orientada a la certificación oficial AI+ Security Expert™ de AI CERTs®.
- Código oficial AI CERTs®: AT-2102.
- Denominación anterior: AI+ Security Level 2™.
- Clases en directo y tutorías.
- Laboratorios técnicos y casos prácticos.
- Trabajo aplicado con Python, Machine Learning y herramientas de ciberseguridad.
- Preparación para el examen oficial AI CERTs®.
- Simulador de preguntas y seguimiento personalizado.
- Acceso al contenido del curso a través del Campus FHF.
- Material digital y orientación profesional.
- Bolsa de Trabajo.
- Facilidades de pago según convocatoria.
La formación se orienta a perfiles técnicos que ya disponen de una base en ciberseguridad y quieren avanzar hacia detección inteligente de amenazas, Machine Learning aplicado a seguridad, automatización, análisis avanzado y protección de sistemas mediante Inteligencia Artificial.
Contenidos
AI+ Security Expert™
Módulo 1. Introducción a la IA y ciberseguridad
- Fundamentos de Inteligencia Artificial aplicada a ciberseguridad.
- Detección de amenazas.
- Gestión de vulnerabilidades.
- Ética y uso responsable.
- Requisitos regulatorios.
- Estrategias de resiliencia.
Módulo 2. Programación Python para profesionales de IA y ciberseguridad
- Python aplicado a seguridad.
- Automatización de tareas de ciberseguridad.
- Análisis de datos.
- Scripting.
- Visualización de información.
- Desarrollo de herramientas de seguridad.
Módulo 3. Aplicaciones de Machine Learning en ciberseguridad
- Detección de anomalías.
- Análisis de comportamiento.
- Identificación predictiva de amenazas.
- Protección de datos.
- Clasificación y detección automatizada.
- Aplicaciones avanzadas de Machine Learning en seguridad.
Módulo 4. Detección de amenazas de correo con IA
- Seguridad de correo electrónico.
- Detección de phishing.
- Modelos de Deep Learning.
- Clasificación automatizada de amenazas.
- Automatización de respuesta.
- Análisis de amenazas de email.
Módulo 5. Algoritmos de IA para detección de malware
- Análisis de malware.
- Clasificación de comportamientos.
- Detección automatizada.
- Identificación de patrones maliciosos.
- Reducción de falsos positivos.
- Evaluación de resultados.
Módulo 6. Detección de anomalías de red con IA
- Monitorización de red.
- Análisis de tráfico.
- Identificación de patrones anómalos.
- Machine Learning aplicado a redes.
- Seguridad de IoT.
- Protección de infraestructuras conectadas.
Módulo 7. Seguridad de autenticación de usuarios con IA
- Autenticación adaptativa.
- Biometría conductual.
- Análisis de riesgo de acceso.
- Detección de patrones anómalos.
- Prevención de fraude.
- Protección de identidad.
Módulo 8. GANs para ciberseguridad
- Fundamentos de Generative Adversarial Networks.
- Uso de GANs en escenarios de defensa.
- Simulación de amenazas.
- Generación de muestras.
- Entrenamiento de modelos.
- Aplicaciones defensivas y experimentales.
Módulo 9. Penetration Testing con IA
- IA aplicada a pruebas de intrusión.
- Priorización de vulnerabilidades.
- Análisis de superficie de ataque.
- Automatización de tareas de Pentesting.
- Análisis de resultados.
- Reporting técnico.
Módulo 10. Proyecto Capstone
- Proyecto final aplicado a ciberseguridad avanzada.
- Detección de anomalías.
- Protección IoT.
- Biometría conductual.
- Inteligencia de amenazas.
- Presentación y documentación de resultados.
Módulo opcional. AI Agents for Security Level 2
- Conceptos fundamentales de agentes de IA.
- Capacidades de agentes aplicados a ciberseguridad.
- Tipos de agentes.
- Aplicaciones y tendencias.
- Automatización avanzada de operaciones de seguridad.
Herramientas y tecnologías
Durante la formación se revisan herramientas y tecnologías utilizadas en detección de amenazas, protección de endpoints, analítica de comportamiento, SIEM, respuesta a incidentes y automatización avanzada de ciberseguridad.
- CrowdStrike Falcon: protección de endpoints, detección y respuesta.
- Darktrace Enterprise: detección de anomalías y análisis de comportamiento mediante IA.
- Vectra Cognito: detección y análisis de amenazas de red.
- SentinelOne Singularity: protección, detección y respuesta automatizada.
- Cylance PROTECT: prevención de amenazas mediante Machine Learning.
- IBM QRadar Advisor with Watson: investigación y análisis de amenazas asistidos por IA.
- Exabeam Advanced Analytics: analítica de comportamiento y detección de anomalías.
- Rapid7 InsightIDR: detección, investigación y respuesta.
- Cynet 360: protección y automatización de operaciones de seguridad.
- Fortinet FortiAI: aplicación de IA al análisis y detección de amenazas.
- Python: automatización, análisis y desarrollo de herramientas.
- Machine Learning: clasificación, predicción y detección de anomalías.
Aplicaciones prácticas
- Threat Detection.
- Phishing Detection.
- Malware Detection.
- Network Anomaly Detection.
- User Behavior Analytics.
- Adaptive Authentication.
- Threat Intelligence.
- Automatización de seguridad.
- Penetration Testing asistido.
- Priorización de vulnerabilidades.
- Protección IoT.
- Modelos predictivos aplicados a defensa.
EU AI Act, seguridad y gobernanza
La aplicación de Inteligencia Artificial a ciberseguridad avanzada requiere combinar capacidad técnica con controles de privacidad, trazabilidad, auditabilidad, supervisión humana y gestión responsable de riesgos.
- Evaluación de riesgos de sistemas de IA.
- Security by Design.
- Privacidad y minimización de datos.
- Protección de información sensible.
- Trazabilidad de decisiones automatizadas.
- Auditabilidad de modelos y procesos.
- Supervisión humana.
- Control de falsos positivos.
- Gestión de sesgos.
- Control de accesos.
- Documentación técnica.
- Gobierno responsable de IA.
El curso ayuda a identificar riesgos asociados al uso de sistemas de IA para detección y respuesta ante amenazas y refuerza prácticas de privacidad, control de accesos, documentación, revisión humana y gestión responsable de automatizaciones.
La formación no debe presentarse como una certificación jurídica formal de cumplimiento del EU AI Act, sino como una certificación técnica alineada con buenas prácticas de seguridad, privacidad, trazabilidad, análisis de riesgos y gobierno responsable de IA.
Perfil de acceso y salidas profesionales
Conocimientos recomendados
AI+ Security Expert™ está orientado a perfiles con experiencia previa en ciberseguridad. Se recomienda haber completado AI+ Security Practitioner™ / AI+ Security Level 1™ o disponer de conocimientos equivalentes en Python, redes, Linux, amenazas y operaciones de seguridad.
- Conocimientos básicos de Python.
- Fundamentos de ciberseguridad.
- Conocimiento de amenazas comunes.
- Fundamentos de redes TCP/IP.
- Familiaridad con línea de comandos Linux.
- Conocimientos básicos de detección de amenazas.
- Conocimientos de vulnerabilidades.
- Interés por Machine Learning aplicado a seguridad.
- Familiaridad con respuesta a incidentes.
- Interés por automatización de operaciones de seguridad.
No existen prerrequisitos obligatorios para presentarse al examen oficial. La certificación depende del rendimiento obtenido en la evaluación.
¿A quién se dirige?
La formación está dirigida a profesionales de ciberseguridad, redes, SOC, respuesta a incidentes, análisis de amenazas y perfiles técnicos que quieran aplicar Inteligencia Artificial a detección, prevención y análisis avanzado de amenazas.
- Cybersecurity Analysts.
- Security Analysts.
- Analistas SOC.
- Threat Intelligence Specialists.
- Incident Responders.
- Security Engineers.
- Network Security Specialists.
- Penetration Testers.
- Malware Analysts.
- Profesionales de automatización de seguridad.
Salidas profesionales
- Threat Intelligence Specialist.
- Cybersecurity Analyst / Security Analyst.
- Security Specialist con competencias en IA aplicada a defensa.
- Data Security Engineer.
- Consultor de ciberseguridad e Inteligencia Artificial.
- Responsable de automatización de seguridad.
- Responsable SOC.
- Especialista en respuesta ante incidentes con IA.
Certificación incluida
La formación incluye la preparación para la certificación oficial AI+ Security Expert™ de AI CERTs®, anteriormente denominada AI+ Security Level 2™.
Una vez superado el examen conforme a las condiciones oficiales de AI CERTs®, el alumno podrá obtener el badge digital correspondiente.
- Certificación: AI+ Security Expert™.
- Código oficial: AT-2102.
- Denominación anterior: AI+ Security Level 2™.
- Duración oficial: 40 horas.
- Duración FHF: 50 horas (telepresencial + online).
- Formato: examen online supervisado.
- Preguntas: 50 preguntas tipo test (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
- Introducción a IA y ciberseguridad: 8%.
- Python para IA y ciberseguridad: 10%.
- Machine Learning en ciberseguridad: 10%.
- Detección de amenazas de correo con IA: 11%.
- Detección de malware con algoritmos de IA: 11%.
- Detección de anomalías de red con IA: 11%.
- Seguridad de autenticación con IA: 11%.
- GANs para ciberseguridad: 11%.
- Penetration Testing con IA: 11%.
- Proyecto Capstone: 6%.
CONVOCATORIA ABIERTA
CONVOCATORIA
ABIERTA
PRÓXIMAMENTE 2026 — AI+ Security Expert™ / AI+ Security Level 2™ — Online / Virtual.
50 h | 1.099 € | Online | Español | Certificación incluida
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el nombre correcto del curso?
La denominación comercial actual es AI+ Security Expert™. La denominación anterior era AI+ Security Level 2™, por lo que se mantiene esta referencia para facilitar la transición entre ambas nomenclaturas.
¿A quién va dirigido?
Está dirigido a profesionales de ciberseguridad, redes, SOC, respuesta a incidentes, análisis de amenazas y perfiles técnicos que quieran aplicar Inteligencia Artificial a detección, prevención y análisis avanzado de amenazas.
¿Necesito haber realizado AI+ Security Practitioner™?
AI CERTs® recomienda disponer de los conocimientos equivalentes al nivel anterior, pero no es un requisito obligatorio para presentarse al examen. También son recomendables conocimientos básicos de Python, redes, Linux y ciberseguridad.
¿Qué aprenderé en el curso?
Aprenderás a aplicar Inteligencia Artificial y Machine Learning a phishing, malware, anomalías de red, autenticación, Penetration Testing, GANs, detección de amenazas y automatización de tareas de seguridad.
¿Qué herramientas se trabajan?
Se referencian herramientas como CrowdStrike Falcon, Darktrace Enterprise, Vectra Cognito, SentinelOne Singularity, Cylance PROTECT, IBM QRadar Advisor with Watson, Exabeam Advanced Analytics, Rapid7 InsightIDR, Cynet 360 y Fortinet FortiAI.
¿El curso incluye preparación para el examen oficial?
Sí. La ficha FHF incluye preparación para el examen oficial de AI CERTs®, laboratorios, simulador de preguntas, seguimiento y orientación para la certificación.
¿Cómo es el examen?
El examen consta de 50 preguntas tipo test, tiene una duración de 90 minutos y requiere un 70% de aciertos para aprobar.
¿Qué diferencia este curso de AI+ Security Practitioner™?
AI+ Security Practitioner™ cubre fundamentos de seguridad, Linux, redes, Python, SOC y seguridad de IA. AI+ Security Expert™ profundiza en Machine Learning aplicado a defensa, phishing, malware, anomalías de red, autenticación avanzada, GANs y Penetration Testing asistido por IA.
¿El curso incluye Machine Learning aplicado a ciberseguridad?
Sí. Uno de los principales objetivos del programa es aplicar Machine Learning a detección de anomalías, análisis de comportamiento, amenazas de correo, malware, autenticación y protección de infraestructuras.
¿Se trabajan GANs?
Sí. El programa incluye un módulo específico de Generative Adversarial Networks aplicado a ciberseguridad, simulación de escenarios, generación de muestras y entrenamiento de modelos.
¿El curso sirve para cumplimiento del EU AI Act?
No es una certificación jurídica de cumplimiento. Sí ayuda a comprender controles de seguridad, privacidad, trazabilidad, supervisión y gestión de riesgos aplicables al uso responsable de Inteligencia Artificial.
¿Se puede bonificar por Fundae?
Sí. El curso puede gestionarse como formación bonificable con Fundae, sujeto a los requisitos y condiciones de la empresa participante.
¿Qué certificado obtiene el alumno?
Al superar el examen obtiene la certificación AI+ Security Expert™ y el badge digital de AI CERTs®. Además, Factor Humano Formación puede emitir su propio certificado de aprovechamiento como entidad formadora.
