CAISX – Certified Artificial Intelligence Security eXpert
24/7 CYBERPUNK MUSIC RADIO
Neural rhythm, cyber mindflow: train, adapt, exploit.
attack, persist, conquer.
REKT Radio
CAISX – Certified Artificial Intelligence Security eXpert
$4,990 MXN / $250 USD — Seguridad ofensiva aplicada a IA y ML / Offensive AI & ML security training
- Explora técnicas ofensivas para comprometer modelos de Machine Learning. / Explore offensive techniques to compromise ML models.
- Simulación de ataques de inferencia inversa, extracción de pesos y manipulación de entrenamiento. / Simulated attacks: model inversion, weight extraction, training poisoning.
- Laboratorios con algoritmos reales, datasets sensibles y entornos controlados. / Labs with real algorithms, sensitive datasets and controlled environments.
- Evaluación de riesgos en asistentes inteligentes, LLMs, visión computacional y IA generativa. / Risk assessment in smart assistants, LLMs, computer vision and generative AI.
- Encadenamiento de vulnerabilidades, manipulación de APIs y técnicas de evasión de protección. / Vulnerability chaining, API abuse and protection evasion techniques.
- Certificación válida internacionalmente con badge digital incluido. / Internationally valid certification with digital badge included.
Práctica Real / Hands-On Focus
Entrenamiento técnico progresivo en inteligencia artificial aplicada a ciberseguridad. Simulación de ataques, pruebas defensivas, y análisis de modelos en entornos controlados.
Progressive technical training in AI applied to cybersecurity. Simulated attacks, defensive evaluations, and model assessments in controlled environments.
Entrenamiento como Servicio / Training as a Service
Acceso remoto 24/7 a entornos con datasets reales, amenazas generadas por IA y ejercicios ofensivos contra sistemas autónomos.
24/7 remote access to environments with real datasets, AI-driven threats, and offensive exercises against autonomous systems.
Cumplimiento Normativo / Standards & Compliance
Alianza con marcos como NIST AI RMF, OWASP para ML, y directrices de seguridad en sistemas de aprendizaje automático.
Alignment with frameworks such as NIST AI RMF, OWASP for ML, and security guidelines in machine learning systems.
Dominio de Certificaciones / Mastering Certifications
Preparación técnica para auditorías de modelos IA, explicabilidad, privacidad diferencial y adversarial machine learning.
Technical preparation for AI model audits, explainability, differential privacy, and adversarial machine learning.
Perfil Ideal / Ideal Training Profile
Diseñado para analistas, pentesters, data scientists y líderes técnicos interesados en IA y su impacto en la seguridad.
Designed for analysts, pentesters, data scientists, and tech leaders interested in AI and its security implications.
Preparación Laboral / Job-Ready Training
Incluye escenarios reales, detección de fraudes automatizados, generación de adversarios y pruebas sobre modelos productivos.
Includes real-world scenarios, automated fraud detection, adversarial generation, and production model testing.
Comparativa en la Formación y Aplicabilidad Real / Comparison of Training and Real-World Applicability
| Aspecto Clave / Key Aspect | CAISX – Certified Artificial Intelligence Security eXpert | Plataformas Tradicionales en Contenedores / Traditional Container-Based Platforms |
|---|---|---|
| Aplicabilidad en entornos reales / Real-World Applicability | Muy alta: entrena sobre modelos IA reales, ataques adversarios y entornos con datasets reales y simulaciones productivas. / Very high: trains on real AI models, adversarial attacks, real datasets, and production-grade simulations. | Limitada: orientada a teoría o código local sin interacción ofensiva en arquitecturas AI reales. / Limited: focuses on theory or local code without real AI offensive interaction. |
| Transferencia de habilidades al trabajo / Transfer of Skills to Work | Directa: fortalece la capacidad de auditar, manipular y asegurar modelos machine learning y deep learning. / Direct: strengthens auditing, manipulation, and securing of machine learning and deep learning models. | Parcial: sin enfoque práctico en ataques o mitigación sobre modelos reales. / Partial: lacks practical focus on attacks or mitigation on real models. |
| Simulación de ataques encadenados / Simulation of Chained Attacks | Incluye ataques encadenados a APIs de inferencia, extracción de pesos, manipulación de datasets y evasion adversarial. / Includes chained attacks on inference APIs, weight extraction, dataset manipulation, and adversarial evasion. | Foco individual por laboratorio sin flujo ofensivo completo. / Individual lab focus without full offensive chain. |
| Cobertura del ciclo completo del ataque / Full Attack Cycle Coverage | Reconocimiento, recolección, manipulación de entrenamiento, inferencia maliciosa, persistencia en pipelines ML. / Reconnaissance, data poisoning, training manipulation, malicious inference, and persistence in ML pipelines. | Limitado a fases aisladas sin correlación ofensiva real. / Limited to isolated phases without real offensive correlation. |
| Validación de seguridad de modelos IA / AI Model Security Validation | Incluye análisis de robustez, generación de ejemplos adversarios, y pruebas de desviación en inferencia. / Includes robustness analysis, adversarial example generation, and inference deviation testing. | Generalmente no considera pruebas ofensivas sobre modelos entrenados. / Generally lacks offensive testing over trained models. |
| Auditoría de pipelines ML / ML Pipeline Auditing | Auditoría completa: dataset, entrenamiento, validación, inferencia y despliegue. / Complete audit: dataset, training, validation, inference, deployment. | Foco exclusivo en scripts y notebooks sin arquitectura defensiva ni ofensiva. / Focused only on scripts and notebooks without architectural view. |
| Pensamiento estratégico e interpretabilidad / Strategic Thinking & Explainability | Integra análisis interpretables de IA, evaluación de impacto, y decisiones defensivas basadas en análisis forense. / Integrates interpretable AI analysis, impact evaluation, and forensic-based defensive decisions. | No considera aspectos explicativos ni líneas de defensa cognitivas. / Does not cover explainability or cognitive defensive lines. |
| Impacto profesional / Professional Impact | Preparación para auditores IA, analistas de riesgo algorítmico y roles técnicos defensivos/ofensivos en entornos con IA. / Prepares for AI auditors, algorithmic risk analysts, and technical roles in AI-infused environments. | Enfocado a usuarios de herramientas IA, sin habilidades ofensivas ni de seguridad reales. / Focused on using AI tools, without real security or offensive skills. |
Módulo 1: Fundamentos de Inteligencia Artificial y Seguridad
- Conceptos base de IA: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Modelos estadísticos y redes neuronales.
- Clasificación de modelos: NLP, visión, predicción, automatización.
- Introducción a ataques y amenazas en entornos de IA.
- Laboratorio: Despliegue básico de un modelo de clasificación con TensorFlow.
- Laboratorio: Evaluación de precisión y ataque de inyección de datos.
Módulo 2: Seguridad en el Ciclo de Vida de Modelos de IA
- Etapas críticas: entrenamiento, validación, inferencia y despliegue.
- Vulnerabilidades por fuga de información en datasets.
- Exposición de modelos mediante APIs mal protegidas.
- Laboratorio: Ingeniería inversa sobre un endpoint de inferencia.
- Laboratorio: Simulación de filtración de datos sensibles desde el entrenamiento.
- Laboratorio: Identificación de vectores de ataque en pipelines de CI/CD para IA.
Módulo 3: Ataques a la Integridad de Modelos de IA
- Adversarial Machine Learning y generación de inputs manipulados.
- Poisoning y backdoors en datasets de entrenamiento.
- Ataques por modificación de pesos y capas en modelos.
- Laboratorio: Generación de imágenes adversariales y evaluación del modelo.
- Laboratorio: Inserción de datos envenenados en set de entrenamiento.
- Laboratorio: Explotación de modelo manipulado mediante API pública.
Módulo 4: Robo de Modelos y Reconstrucción
- Model Stealing: extracción de lógica a partir de inferencias.
- Transferencia de conocimiento para clonación de IA.
- Exposición por APIs de uso público y endpoints no protegidos.
- Laboratorio: Ataque a blackbox para reconstrucción de comportamiento.
- Laboratorio: Ataques por queries masivas con características adversarias.
- Laboratorio: Detección de exposiciones por endpoints mal autenticados.
Módulo 5: Amenazas en Visión por Computadora y NLP
- Manipulación de entrada visual para alterar predicciones.
- Adversarial Text Input y evasión de modelos de clasificación NLP.
- Casos reales de bypass a filtros automáticos.
- Laboratorio: Inyección de ruido en imágenes con redes convolucionales.
- Laboratorio: Generación de textos adversarios para spam detection.
- Laboratorio: Evasión de modelo de moderación de contenido textual.
Módulo 6: Seguridad en Infraestructuras de Entrenamiento
- Control de acceso a nodos de cómputo y GPU.
- Protección de modelos en ambientes colaborativos y distribuidos.
- Ataques a la privacidad durante el aprendizaje federado.
- Laboratorio: Análisis de flujos y exposición de datos en un entorno federado.
- Laboratorio: Simulación de escalada de privilegios en nodos de entrenamiento remoto.
- Laboratorio: Verificación de autenticidad de modelos descargados.
Módulo 7: Evaluación de la Explicabilidad y Ética de la IA
- Riesgos por decisiones no explicables en sistemas críticos.
- Auditoría de decisiones basadas en IA.
- Limitaciones éticas en el uso ofensivo/defensivo de IA.
- Laboratorio: Análisis de decisiones en modelos de crédito y salud.
- Laboratorio: Evaluación de sesgos y fairness en modelos de predicción.
- Laboratorio: Simulación de impacto ético ante manipulación de datos de entrenamiento.
Módulo 8: Implementación Segura de Modelos como Servicio
- Protección de inferencias en tiempo real.
- Hardening de contenedores y servidores de modelos.
- Despliegue seguro en entornos cloud y edge computing.
- Laboratorio: Despliegue de modelo en contenedor con seguridad reforzada.
- Laboratorio: Simulación de ataque al servidor de modelos en Kubernetes.
- Laboratorio: Evaluación de logs y métricas para detección temprana de anomalías.
Módulo 9: Respuesta ante Incidentes con IA
- Uso de modelos para detección de intrusos y anomalías.
- Automatización de respuestas mediante sistemas de inteligencia adaptativa.
- Limitaciones de confiabilidad y falsos positivos.
- Laboratorio: Entrenamiento de modelo para detección de amenazas en red.
- Laboratorio: Integración con SIEM para respuesta automática.
- Laboratorio: Validación de alertas y reducción de ruido operativo.
Módulo 10: IA Generativa y Seguridad Avanzada
- Riesgos asociados a modelos generativos tipo GPT, Diffusion y GANs.
- Falsificación de identidad, deepfakes y manipulación masiva.
- Protección de modelos frente a inputs maliciosos y prompt injection.
- Laboratorio: Simulación de ataque por prompt injection en chatbot.
- Laboratorio: Evaluación de respuestas generadas y desinformación.
- Laboratorio: Implementación de validadores de input y output en sistemas generativos.
Módulo 11: Proyecto Final y Certificación
- Diseño de una operación ofensiva o defensiva basada en IA.
- Evaluación técnica de hallazgos y propuestas de mitigación.
- Entrega de reporte técnico y exposición del proyecto.
- Laboratorio: Presentación de caso integral con evidencias técnicas.
- Laboratorio: Validación cruzada del entorno desplegado por otro alumno.
This course does not have any sections.
Leave a Reply