Máster en
Inteligencia Artificial aplicada a la Ciberseguridad
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Incluye Tempos de MyPublicInbox para conectar con profesionales, como Chema, en Seguridad Informática y obtener asesoramiento y chat con docentes
Incluye 2 libros de 0xWORD para ampliar conocimientos en varias materias durante la formación, facilitando el aprendizaje en casa
Impartido por profesionales reconocidos del sector de reconocido prestigio y contrastada experiencia en Proyectos de IA y Ciberseguridad.
Múltiple certificación: Universidad Católica de Murcia (UCAM), Campus Internacional de Ciberseguridad, Certif. Administrador Transformación Digital (ZDTA) de Zscaler y Certif. Cyber Security Professional (CAIP) de ISMS Forum.
1 año académico. 60 Créditos ECTS. 1.500 horas certificadas
Chema Alonso
Mentor del Campus de Ciberseguridad y Chief Digital Officer de Telefónica
Si llevamos 4 años contando con Chema Alonso como mentor de nuestro Campus Internacional de Ciberseguridad tiene que ser por algo...
Chema Alonso
Mentor del Campus de Ciberseguridad y Chief Digital Officer de Telefónica
En UCAM contamos con más de 20 años de experiencia en la enseñanza académica, nuestra universidad fue reconocida por prestigiosos rankings internacionales, situándose entre las 10 mejores universidades de Europa en Calidad de enseñanza, según el ranking Times Higher Education (THE).
Estamos entre las universidades españolas con menor tasa de abandono y mejor nivel de empleabilidad de sus estudiantes.
En UCAM estamos en constante evolución y a la vanguardia en tecnología y herramientas para una experiencia de aprendizaje de referencia nacional e internacional.
EL PROGRAMA
MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE CIBERSEGURIDAD +
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Python orientado a ciberseguridad.
- Automatización y scripting con Python para tareas de seguridad.
- Fundamentos de la seguridad informática y criptografía.
- Amenazas, vulnerabilidades y ataques informáticos.
- Redes y protocolos seguros, arquitectura de red y defensas perimetrales.
- Sistemas operativos y su securización (hardening), gestión de parches y auditorías
MÓDULO 2. FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING +
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Ciencia de datos y Python.
- Evolución y fundamentos teóricos de la IA y ML.
- Machine Learning tradicional.
- Diferencias entre aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado.
- Algoritmos clave de ML: regresión, clasificación, clustering y detección de anomalías.
- Redes Neuronales
- Otros algoritmos y herramientas
MÓDULO 3. MODELOS ESPECIALIZADOS +
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Deep Learning (GANs, etc)
- Computer Vision
- Evaluación de modelos
- Reutilización de modelos
MÓDULO 4. LLMs +
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Conceptos básicos NLP
- Análisis de secuencias de ataques
- Agentes
- Casos prácticos
MÓDULO 5. GESTIÓN DE DATOS Y PRIVACIDAD EN ML +
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Métodos de recopilación y creación de datasets en ciberseguridad.
- Explicabilidad de modelos.
- Anonimiación de datos.
- Técnicas de protección de la privacidad: anonimización de datos y privacidad diferencial.
- Legislación relevante y cumplimiento: GDPR, HIPAA, etc.
MÓDULO 6. SEGURIDAD DE APLICACIONES Y DESARROLLO SEGURO +
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Principios de desarrollo seguro y DevSecOps.
- Técnicas de hardening de aplicaciones y mitigación de vulnerabilidades.
- Estrategias de respuesta a incidentes y gestión de emergencias con ML.
- Integración de sistemas de ML en infraestructuras de TI existentes.
MÓDULO 7. PRUEBAS DE PENETRACIÓN Y ATAQUES ADVERSARIOS CON ML +
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Uso de herramientas de ML para pruebas de RedTeam y BlueTeam.
- Técnicas de defensa contra ataques, incluyendo ejemplos prácticos.
- Automatización de pentesting, superación de CAPTCHAs con ML y otros.
- Análisis forense de ataques y estudios de caso y la aplicación de ML a este campo.
MÓDULO 8. DISEÑO Y PUBLICACIÓN DE INTERFACES PARA HERRAMIENTAS IA +
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Diseño de aplicaciones basadas en IA
- Disponibilidad de herramientas de IA
- Consumo de modelos
- Publicación de aplicaciones basadas en IA
- Uso del cloud y APIs
- Requisitos computacionales
MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER +
[12 ECTS / 300 HORAS]
- Pautas esenciales para la organización del proyecto.
- Realización del Proyecto Fin de Máster.
- Presentación.
- A lo largo del proceso de estudio y realización del Proyecto Fin de Máster, el estudiante, estará acompañado por un tutor/mentor que le irá guiando en el proceso
Empresas colaboradoras del Campus Internacional de Ciberseguridad
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