GuíaAvanzado

Guía de Seguridad en Código Generado por IA

El 45% del código generado por AI tiene fallas de seguridad (Veracode 2025). Java: 72% failure rate. JavaScript: 43%. Python: 38%. XSS: 86% del código AI falla en protección adecuada. Y los modelos más grandes NO generan código más seguro. Esta guía te enseña a detectar, prevenir y corregir vulnerabilidades en código producido por cualquier herramienta AI. OWASP Top 10 aplicado a código AI, patrones de vulnerabilidad desglosados por lenguaje, herramientas de detección automática (static analysis, dependency scanning, secrets detection), checklist de security review para todo output AI, técnicas de hardening (sanitización, validación, encoding), y secrets management — qué nunca pasarle al agente. 6 módulos, 3 phases, y un proyecto de security audit completo que produce un reporte profesional. Guía 100% reutilizable — aplica a cualquier herramienta AI, no solo a Claude Code.

32
lecciones
6
módulos
Inglés · Español
disponible en
Sí
certificado
Gratis
acceso
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NIEVA

Resultados

Lo que vas a poder hacer

  • Interpretar datos de seguridad en código AI: 45% fallas, desglose por lenguaje y tipo de vulnerabilidad
  • Aplicar OWASP Top 10 específicamente a patrones de código generado por AI
  • Identificar patrones de vulnerabilidad comunes: SQL injection, XSS, path traversal, SSRF, secrets hardcodeados
  • Configurar herramientas de detección automática: static analysis, dependency scanning, secrets detection
  • Usar un checklist de security review para evaluar todo output de AI
  • Aplicar hardening: sanitización, validación de input, output encoding, parameterized queries
  • Definir políticas de secrets management: qué nunca pasarle al agente AI
  • Ejecutar un security audit completo y producir un reporte profesional

Antes de empezar

Qué necesitas traer

Es para ti si...

  • Developers que generan código con cualquier herramienta AI y quieren asegurar que sea seguro
  • Tech leads responsables de la calidad del código AI-generated en su equipo
  • Security engineers evaluando el impacto de herramientas AI en la postura de seguridad
  • DevOps engineers integrando security scanning en pipelines con AI
  • Cualquier developer profesional que quiere el skill de security review para código AI

Requisitos y materiales

  • Experiencia generando código con cualquier herramienta AI
  • Conocimiento intermedio de Python, JavaScript/TypeScript, o Java
  • Conceptos básicos de seguridad web: HTTP, HTML, forms, APIs
  • SQL básico (para entender SQL injection)
  • Command line y Git básico
  • No se requiere experiencia previa en security — la guía construye desde cero

Contenido

El temario, módulo por módulo

Abre cualquiera para ver sus lecciones.

Dudas frecuentes

Lo que suele preguntarse

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