Maestría en Operaciones de Seguridad de IA

Para quién es

• Gerentes de SOC que están calibrando un equipo aumentado por IA con metas trimestrales claras.
• Analistas seniors con la responsabilidad concreta de mejorar MTTD y MTTR este año.
• Detection engineers diseñando contenido para flujos que ya consumen LLMs.
• CISOs evaluando MDR que se anuncian como AI-native y necesitan separar realidad de marketing.

Lo que vas a hacer

• Construyes un sistema de triaje de alertas con LLM y su marco de evaluación calibrado.
• Diseñas detecciones para prompt injection apuntando al copiloto del SOC.
• Evalúas un proveedor MDR contra criterios reales, no contra demos guiados.
• Escribes un modelo operativo de SOC aumentado por IA con responsabilidades por turno.
• Proyecto final: documento de diseño de SOC aumentado por IA de 30 a 40 páginas y presentación de 30 minutos.

Resultados al terminar

• Plan ejecutable de adopción de IA en el SOC, con métricas y riesgos documentados.
• Capacidad de defender el modelo operativo frente al CFO y el CIO.
• Set de detecciones específicas de amenazas a IA listas para producción.
• Credencial verificable de DecipherU al aprobar el proyecto final.

Plan de estudio

1. Módulo 1. Fundamentos de IA en operaciones de seguridad y mapa del mercado.
2. Módulo 2. Prompt engineering aplicado a operaciones de seguridad.
3. Módulo 3. Triaje de alertas con IA: clasificación, priorización, fatiga.
4. Módulo 4. Threat hunting aumentado por IA con hipótesis estructuradas.
5. Módulo 5. Ingeniería de detección con IA: contenido, calibración, mantenimiento.
6. Módulo 6. Automatización con SOAR y LLMs: límites, guardrails, auditoría.
7. Módulo 7. Inteligencia de amenazas con apoyo de IA: enriquecimiento, atribución.
8. Módulo 8. Selección y evaluación de herramientas de IA para seguridad.
9. Módulo 9. IA en operaciones de seguridad de cloud: AWS, Azure, GCP.
10. Módulo 10. Modelo operativo de SOC aumentado por IA: roles, turnos, métricas.
11. Módulo 11. Manejo de incidentes específicos de IA en operaciones.
12. Módulo 12. Riesgo de proveedores y evaluación de MDR AI-native.
13. Módulo 13. Preparación del proyecto final.
14. Módulo 14. Proyecto final: diseño de SOC aumentado por IA y defensa oral.

Preguntas frecuentes

Fuentes primarias

NIST SP 800-61 manejo de incidentes, MITRE ATT&CK Enterprise v15 y MITRE ATLAS, SANS GIAC SOC Survey 2024, ISC2 2024 Workforce Study, OWASP LLM Top 10 (2025), NIST AI RMF y AI 600-1 Generative AI Profile.