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Shift-left security para código generado por IA

Detalle del plan de formación

Cada vez más código en producción está total o parcialmente generado por asistentes de IA, y ese código tiene patrones de vulnerabilidad distintos a los del código escrito enteramente por una persona. La mayoría de equipos de seguridad todavía no ha adaptado su forma de trabajar a esta realidad.

DevAcademy propone este curso para equipos de seguridad y desarrollo que necesitan auditar y asegurar código generado por IA antes de que llegue a producción, con herramientas y criterios específicos para este tipo de código.

  • Identificar los patrones de vulnerabilidad más frecuentes en código generado por IA.
  • Configurar herramientas de análisis estático adaptadas a este tipo de código.
  • Integrar el escaneo de seguridad directamente en el flujo del asistente de código.
  • Definir una política de aprobación específica para código generado por IA.
  • Auditar un fragmento de código generado por IA antes de aceptarlo.

Después de este curso sabrás identificar los patrones de vulnerabilidad más frecuentes en código generado por IA e integrar su revisión de seguridad directamente en el flujo de trabajo del equipo.

 

Temario

El riesgo específico del código generado por IA
  • Patrones de vulnerabilidad más frecuentes:
    • Tipos de fallo de seguridad que aparecen más a menudo en código sugerido por IA.
    • Por qué estos patrones no son exactamente los mismos que en código humano.
  • Casos documentados de riesgo real:
    • Ejemplos de vulnerabilidades introducidas por sugerencias aceptadas sin revisión.
    • Lecciones extraídas de esos casos.
Herramientas de análisis estático adaptadas a código generado
  • Qué herramientas funcionan mejor para este caso:
    • Comparativa de herramientas de análisis estático orientadas a este problema.
    • Configuración recomendada para maximizar la detección.
  • Integración en el proyecto existente:
    • Cómo añadir estas herramientas sin frenar el ritmo de desarrollo.
    • Ajuste de reglas para reducir falsos positivos.
Integración de escaneo de seguridad en el flujo del asistente
  • Escaneo antes de aceptar una sugerencia:
    • Cómo interceptar código generado antes de que se incorpore al proyecto.
    • Ejemplo de flujo con escaneo automático previo a la aceptación.
  • Retroalimentación al desarrollador:
    • Cómo comunicar de forma útil el resultado del escaneo.
    • Evitar que el escaneo se convierta en un obstáculo ignorado.
Políticas de aprobación para código IA antes de producción
  • Criterios más estrictos para código generado por IA:
    • Qué controles adicionales tiene sentido exigir frente al código tradicional.
    • Cómo justificar ese nivel de exigencia ante el equipo.
  • Aplicación práctica de la política:
    • Ejemplo de checklist de aprobación aplicado a un caso real.
    • Quién debe tener la última palabra en caso de duda.
Caso práctico: Auditoría de un fragmento de código generado por IA
  • Aplicación práctica:
    • Cada alumno auditará un fragmento de código generado por IA e identificará sus vulnerabilidades antes de aceptarlo, aplicando las herramientas y criterios vistos durante el curso.

Responsabilidades profesor

Presentar el contenido conforme lo presentado en el programa de formación
Proyecto en Github para clonar
Dar acceso al material necesario (PDFs, ejercicios, software, etcs) para el curso contratado.
Proveer de local para impartir la formación

Responsabilidades alumno

Participar en la formación en el periodo determinado, trayendo un notebook con los requisitos mínimos necesarios para la participación en la formación, siendo estos los siguientes:
Mínimo de 4GB de memoria RAM
Mínimo de 10GB de espacio en disco (HD).
Habilitada la virtualización tanto en software como hardware
Poseer privilegios de administración

Observaciones importantes

Confirmaciones
Las confirmaciones serán enviadas a la dirección de e-mail enviada por el alumno

Cancelaciones
Los plazos para el cancelamiento de inscripciones solicitadas, son de 5 días laborales antes del inicio del curso.
En caso de cancelamiento fuera de plazo por parte del alumno, DevAcademy se reserva el derecho a cobrar un porcentaje (20%) del valor del curso.
DevAcademy se reserva el derecho de cancelar o posponer la formación, siempre y cuando avise al contratante y/o devuelva el importe íntegro en caso de cancelación

Obligaciones del alumno
Es obligatorio que el alumno cumpla con todos las obligaciones recomendadas por el profesor para seguir todos los ejercicios y no demorar ni perjudicar la clase. Es posible que días antes se envie un email como recordatorio al alumno con instrucciones a seguir u obligaciones desarrollar para poder estar preparado al comienzo de la clase.



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