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2 Años de VigenciaFormato Teórico-PrácticoProctoring de Examen Habilitado
Certificación Profesional DevSecOpsIA
Esta certificación prepara a profesionales para integrar la seguridad en pipelines de desarrollo que utilizan IA generativa, abordando los riesgos emergentes y aplicando un framework DevSecOps adaptado. Los participantes aprenderán a modelar amenazas, validar código generado, gestionar dependencias y establecer gates de aprobación, garantizando velocidad sin comprometer la seguridad. Al finalizar, estarán capacitados para liderar la adopción segura de IA en entornos DevOps.
Matrícula Mercado Pago Chile
$189.900 CLP
Contenido Programático del Curso
Módulo 1Módulo 1: Contexto y problema de la IA en el desarrollo
Lección 1.1: Evolución de la productividad con IA generativa📜 Lectura Teórico-Práctica
Lección 1.2: Brecha entre velocidad de desarrollo y madurez de seguridad📜 Lectura Teórico-Práctica
Lección 1.3: Código generado por IA: apariencia de seguridad vs vulnerabilidades ocultas📜 Lectura Teórico-Práctica
Lección 1.4: Impacto en la superficie de ataque y deuda técnica📜 Lectura Teórico-Práctica
Quiz de Cierre — Módulo 1: Contexto y problema de la IA en el desarrollo (4 Preguntas)Proctored Exam
Módulo 2Módulo 2: Fundamentos de DevSecOps y su relevancia con IA
Lección 2.1: Principios básicos de DevSecOps: shift left y responsabilidad compartida📜 Lectura Teórico-Práctica
Lección 2.2: Adaptación de DevSecOps a entornos con generación automática de código📜 Lectura Teórico-Práctica
Lección 2.3: Necesidad de validación continua frente a alucinaciones de IA📜 Lectura Teórico-Práctica
Lección 2.4: Métricas de seguridad para medir eficacia en pipelines impulsados por IA📜 Lectura Teórico-Práctica
Quiz de Cierre — Módulo 2: Fundamentos de DevSecOps y su relevancia con IA (4 Preguntas)Proctored Exam
Módulo 3Módulo 3: Los seis riesgos reales de pipelines asistidos por IA sin DevSecOps
Lección 3.1: Dependencias vulnerables y sugerencias de bibliotecas desactualizadas📜 Lectura Teórico-Práctica
Lección 3.2: Exposición de secrets y credenciales hardcodeadas en sugerencias de IA📜 Lectura Teórico-Práctica
Lección 3.3: Falta de trazabilidad y metadatos del código generado por IA📜 Lectura Teórico-Práctica
Lección 3.4: Sesgos en pruebas generadas por IA y cobertura insuficiente de casos de seguridad📜 Lectura Teórico-Práctica
Quiz de Cierre — Módulo 3: Los seis riesgos reales de pipelines asistidos por IA sin DevSecOps (4 Preguntas)Proctored Exam
Módulo 4Módulo 4: Framework DevSecOps para pipelines con IA (threat modeling, SAST, dependencias, firma, gates, observabilidad)
Lección 4.1: Threat modeling adaptado para flujos de código generado por IA📜 Lectura Teórico-Práctica
Lección 4.2: Integración de SAST y escaneo de secrets en cada commit📜 Lectura Teórico-Práctica
Lección 4.3: Gestión de dependencias, SBOM y firma de artefactos en la cadena de suministro📜 Lectura Teórico-Práctica
Lección 4.4: Gates de aprobación, observabilidad de seguridad y respuesta automatizada en producción📜 Lectura Teórico-Práctica
Quiz de Cierre — Módulo 4: Framework DevSecOps para pipelines con IA (threat modeling, SAST, dependencias, firma, gates, observabilidad) (4 Preguntas)Proctored Exam