Presentación

El Programa integra Inteligencia Artificial y Ciberseguridad mediante un enfoque práctico orientado a la identificación, análisis, explotación y respuesta ante amenazas digitales. El curso aborda la aplicación de la IA en escenarios de Red Team, utilizando herramientas como PentAGI y PentestGPT, junto con tecnologías de reconocimiento y pruebas de seguridad como OSINT, SpiderFoot, Nmap, Netcat, Burp Suite y Metasploit, para fortalecer las actividades de reconocimiento, descubrimiento de vulnerabilidades y pruebas de penetración. Asimismo, aprenderá a integrar Machine Learning y desarrollar soluciones programáticas para el análisis del comportamiento de usuarios, la detección de malware, la seguridad de redes, la identificación de phishing y la mejora de sistemas IDS. Estas tecnologías serán incorporadas en plataformas SOAR para un Centro de Operaciones de Seguridad (SOC), desarrollando capacidades para detectar anomalías, analizar amenazas, priorizar alertas, automatizar respuestas y apoyar la investigación y reconstrucción de incidentes de seguridad.

Los egresados podrán integrar la Inteligencia Artificial como copiloto en sus actividades profesionales de ciberseguridad, reduciendo el tiempo necesario para analizar resultados, planificar estrategias y tomar decisiones frente a incidentes de seguridad. Serán capaces de combinar PentestGPT con herramientas como Nmap, Burp Suite y Metasploit para realizar evaluaciones de seguridad de manera más eficiente. El alumno podrá diseñar e implementar un flujo básico de un SOC potenciado con IA, capaz de detectar comportamientos anómalos, analizar amenazas, clasificar y priorizar alertas y recomendar acciones de respuesta. El alumno podrá desarrollar programas de machine learning capaces de detectar y clasificar amenazas de ciberseguridad. En particular, podrá construir prototipos funcionales para detectar comportamientos anómalos de usuarios, identificar y clasificar malware, analizar tráfico de red, detectar correos, URLs y mensajes sospechosos, así como analizar eventos de seguridad y generar alertas automáticamente.

Objetivos

• Comprender los fundamentos de la ciberseguridad, incluyendo los principios, amenazas, vulnerabilidades y mecanismos de protección de seguridad de activos.
• Aplicar técnicas de inteligencia y reconocimiento para la recopilación y análisis de información, utilizando herramientas de OSINT, enumeración y descubrimiento de activos para la identificación de superficies de ataque.
• Desarrollar competencias en el descubrimiento, análisis y explotación controlada de vulnerabilidades, comprendiendo su impacto en la seguridad de los sistemas.
• Utilizar técnicas, modelos e inteligencia artificial para apoyar y automatizar actividades de reconocimiento, análisis de vulnerabilidades y pruebas de penetración en entornos controlados.
• Comprender los procesos, funciones y operaciones de un Centro de Operaciones de Seguridad (SOC), integrando capacidades de inteligencia artificial para la detección, investigación y gestión de amenazas.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático e inteligencia de amenazas para identificar anomalías, indicadores y actividades maliciosas.
• Diseñar e implementar soluciones basadas en inteligencia artificial para la detección, análisis y respuesta ante amenazas, incluyendo análisis de comportamiento de usuarios, detección de phishing, análisis de malware, seguridad de redes y automatización de procesos de seguridad.

Dirigido principalmente a

Profesionales de Ciencia de la Computación, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Ciberseguridad y áreas afines, con conocimientos de programación e interesados en fortalecer sus competencias en ciberseguridad e inteligencia artificial aplicada a la protección de sistemas, redes y activos digitales.

Creditaje

5 créditos académicos.

Plan de estudios

• Fundamentos de Ciberseguridad
• Inteligencia Artificial para Red Team
  • Inteligencia y Reconocimiento
  • Descubrimiento de vulnerabilidades
  • Explotación de vulnerabilidades
  • PentAGI
  • PentestGPT
• Fundamentos del Centro de Operaciones de Seguridad (SOC) e Inteligencia Artificial
  • Detección de amenazas:
    Comprenda el aprendizaje automático para la detección de anomalías, el aprendizaje supervisado frente al no supervisado y cómo la IA mejora los sistemas IDS.
  • Inteligencia de amenazas:
    Descubra cómo se utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para analizar datos de phishing.
  • Automatización del Centro de Operaciones de Seguridad (SOC):
    Explore las plataformas SOAR basadas en IA, la automatización de manuales de procedimientos y el equilibrio entre la toma de decisiones humana y la de IA.
  • Respuesta a Incidentes de Seguridad:
    Aprenda cómo la IA ayuda en la toma de decisiones, predice el impacto de las brechas de seguridad y optimiza la gestión de alertas en tiempo real y la reconstrucción forense.
• IA Aplicada a la Detección y Análisis de Amenazas
  • Tópicos de IA
  • IA para el Análisis del Comportamiento de los Usuarios (UBA)
  • IA para el análisis de malware
  • IA en la seguridad de redes
  • IA para la Detección de Phishing e Ingeniería Social

Metodología

Las clases se llevarán a cabo de manera virtual y sincrónica. Se presentarán los conceptos del temario y se aplicarán en casos prácticos, luego de lo cual el material quedará a disposición de los participantes como material de consulta. La nota aprobatoria es 12.

Se otorgará certificado de aprobación a los participantes que obtengan la nota mínima aprobatoria y hayan asistido por lo menos al 70% de las sesiones.

La Nota Final se dispondrá según las siguientes equivalencias:

Trabajo Final: 100%

Las grabaciones estarán disponibles para la revisión por los alumnos.

Plana docente

Dr. Julio Santisteban Pablo

Doctor en Ciencia de la Computación (UNSA), Perú. MSc. in Internetworking por la University of Technology Sydney, Australia. GradCert. in Internetworking por la University of Technology, Australia. Dip. in Information Technology-Applications Programming por la South Western Sydney Institute, Australia. Se incorporó a la Universidad Católica San Pablo en el 2010 como profesor en la Escuela Profesional de Ciencia de la Computación. En el 2000 se incorporó como Snr. Analista Programador en Qantas Airways Australia, donde trabajó hasta diciembre de 2009. Anteriormente laboró en la Australian Red Cross (Cruz Roja Australiana).

Dr. Yván Jesús Túpac Valdivia

Doctor en Ingeniería Eléctrica por la Pontificia Universidad Católica de Rio de Janeiro, profesor a tiempo completo en el Departamento de Computación con experiencia en investigación y aplicación de modelos probabilísticos, procesos estocásticos, análisis y previsión de series temporales, tradicionales y con uso de IA en evaluación económica de proyectos, análisis y previsión de despacho y consumo eléctrico, entre otros.

Mg. Ricardo Manuel Lazo Vasquez

Maestro en Ciencia de Datos por la University of Colorado Boulder (USA). Especialista en Machine Learning e IA aplicada a ciberseguridad. Experiencia como Machine Learning Engineer en Interbank y Data Scientist en Turing para proyectos globales.

* La Escuela de Postgrado UCSP podrá realizar cambios en la plana docente designada al dictado de los respectivos cursos al tratarse de casos fortuitos o de fuerza mayor.

Calendario

Inversión

• Preventa: S/ 1,300 hasta el 07 de septiembre de 2026.
• Precio al contado: S/ 1,500.
• Precio total: S/ 1,640 fraccionado en cuotas de:
  • Cuota Inicial de S/ 400.00.
  • 2 cuotas de S/ 620.00 cada una.
• Descuentos:
  • 5% de descuento corporativo (2 personas)
  • 10% de descuento corporativo (3 personas a más)
  • 20% de descuento para alumnos y antiguos alumnos UCSP
• Cierre de inscripciones: 19 de octubre del 2026.

Certificación 

Certificado virtual otorgado por la Dirección de la Escuela de Postgrado y el Departamento de Computación.

Organiza

Requisitos de admisión

• Ficha de datos (personales, profesional, académicos, entre otros).
• Comprobante de pago.