Máster en IA aplicada a la Ciberseguridad

En el mundo actual, dominado por la necesidad de manipular y gestionar todo tipo de información (datos), la necesidad de profesionales cualificados en el campo de la ciberseguridad y el Machine Learning (ML) es más crítica que nunca. 

El Máster en Inteligencia Artificial Aplicado a la Ciberseguridad está diseñado para cubrir esta creciente demanda, ofreciendo una educación integral que abarca desde los fundamentos teóricos hasta las aplicaciones prácticas más avanzadas. Este programa proporciona un conocimiento profundo y práctico en áreas clave como la seguridad de sistemas y redes, el desarrollo de software seguro, el análisis de datos y la inteligencia artificial, y las estrategias de mitigación de amenazas cibernéticas.

La justificación de este máster se encuentra en su capacidad para fusionar dos campos críticos y de rápida evolución: la IA y la ciberseguridad. Con un enfoque práctico y actualizado, el programa preparará a los estudiantes para poder enfrentarse a los desafíos más complejos en ciberseguridad, equipándolos con habilidades avanzadas en ML para diseñar, implementar y evaluar soluciones de seguridad informática innovadoras. 

La relevancia del máster radica en su enfoque adaptativo a las tendencias tecnológicas y a las necesidades del mercado laboral, garantizando que los estudiantes no sólo sean competentes técnicamente sino también capaces de liderar y adaptarse en el dinámico sector de la ciberseguridad.

Los objetivos esenciales y las competencias, que se alcanzarán a lo largo de la impartición del Máster online en IA aplicada a la Ciberseguridad, se pueden resumir en los siguientes:

Objetivos generales:

• Proveer una comprensión robusta de los conceptos fundamentales y avanzados en ciberseguridad y Machine Learning.
• Desarrollar habilidades técnicas para aplicar técnicas de ML en la detección, análisis y prevención de ciberataques.
• Fomentar un enfoque crítico y ético en la implementación de soluciones tecnológicas en ciberseguridad.
• Preparar a los estudiantes para innovar y liderar en la protección de sistemas informáticos y redes contra amenazas cibernéticas.

Competencias:

• Capacidad para analizar y fortalecer la seguridad de sistemas y redes informáticas.
• Habilidad para desarrollar y desplegar algoritmos de ML para resolver problemas específicos de ciberseguridad.
• Competencia en la gestión de datos y en la aplicación de prácticas de privacidad y cumplimiento normativo en ML.
• Destreza en el desarrollo seguro de aplicaciones y en la respuesta eficaz a incidentes cibernéticos.
• Proficiencia en la evaluación de amenazas y en la implementación de estrategias proactivas de seguridad informática.

El Máster en IA aplicada a la Ciberseguridad está dirigido a:

• Profesionales de TI y perfiles técnicos que deseen especializarse en ciberseguridad y Machine Learning.
• Graduados en informática, ingeniería o campos relacionados que busquen profundizar en la seguridad informática y la inteligencia artificial.
• Profesionales de seguridad que quieran actualizarse en las últimas tecnologías y técnicas de ML.

A continuación, mostramos los Módulos principales que componen el programa del Máster.

MÓDULO 1: Fundamentos de Ciberseguridad (6ECTS: 150H)

1. Python orientado a ciberseguridad.
2. Automatización y scripting con Python para tareas de seguridad.
3. Fundamentos de la seguridad informática y criptografía.
4. Amenazas, vulnerabilidades y ataques informáticos.
5. Redes y protocolos seguros, arquitectura de red y defensas perimetrales.
6. Sistemas operativos y su securización (hardening), gestión de parches y auditorías.

MÓDULO 2: Fundamentos de Machine Learning (6ECTS: 150H)

1. Ciencia de datos y Python.
2. Evolución y fundamentos teóricos de la IA y ML.
3. Machine Learning tradicional.
4. Diferencias entre aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado.
5. Algoritmos clave de ML: regresión, clasificación, clustering y detección de anomalías.
6. Redes Neuronales
7. Otros algoritmos y herramientas

MÓDULO 3: Modelos especializados (6ECTS: 150H)

1. Deep Learning (GANs, etc)
2. Computer Vision
3. Evaluación de modelos
4. Reutilización de modelos

MÓDULO 4. LLMs (6ECTS: 150H)

1. Conceptos básicos NLP
2. Análisis de secuencias de ataques
3. Agentes
4. Casos prácticos

MÓDULO 5: Gestión de datos y privacidad en ML (6ECTS: 150H)

1. Métodos de recopilación y creación de datasets en ciberseguridad.
2. Explicabilidad de modelos.
3. Anonimiación de datos.
4. Técnicas de protección de la privacidad: anonimización de datos y privacidad diferencial.
5. Legislación relevante y cumplimiento: GDPR, HIPAA, etc.

MÓDULO 6: Seguridad de Aplicaciones y Desarrollo Seguro (6ECTS: 150H)

1. Principios de desarrollo seguro y DevSecOps.
2. Técnicas de hardening de aplicaciones y mitigación de vulnerabilidades.
3. Estrategias de respuesta a incidentes y gestión de emergencias con ML.
4. Integración de sistemas de ML en infraestructuras de TI existentes.

MÓDULO 7: Pruebas de penetración y ataques adversarios con ML (6ECTS: 150H)

1. Uso de herramientas de ML para pruebas de RedTeam y BlueTeam.
2. Técnicas de defensa contra ataques, incluyendo ejemplos prácticos.
3. Automatización de pentesting, superación de CAPTCHAs con ML y otros.
4. 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. (6ECTS: 150H)

1. Diseño de aplicaciones basadas en IA
2. Disponibilidad de herramientas de IA
3. Consumo de modelos
4. Publicación de aplicaciones basadas en IA
5. Uso del cloud y APIs
6. Requisitos computacionales

MÓDULO 9. Proyecto Fin de Máster (12ECTS: 300H)

1. Pautas esenciales para la organización del proyecto. 
2. Realización del Proyecto Fin de Máster. 
3. Presentación. 
4. 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

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A continuación, enumeramos las características esenciales de nuestra metología.

EL MÁSTER SE IMPARTE EN MODALIDAD E-LEARNING (100% ON-LINE) A través del estudio de los contenidos de los distintos módulos, la participación en dinámicas colaborativas, la realización de tareas y la elaboración del proyecto final, los estudiantes contarán con una experiencia de formación inmersiva. A través del aula virtual, los participantes, podrán:

• Consultar y descargar los materiales de estudio.
• Visualizar los contenidos audiovisuales complementarios del curso.
• Realizar los cuestionarios de evaluación continua.
• Consultar y enviar las tareas propuestas en cada uno de los módulos.
• Acceder a las distintas correcciones y a los correspondientes feedbacks que los tutores realizan sobre las tareas enviadas.
• Espacio de acceso, seguimiento, entrega y retroalimentación del Proyecto Fin de Máster.
• Participar en las actividades colaborativas propuestas, tanto de tipo abierto como de tipo pedagógico.
• Acceder a las herramientas de tutorización, tanto síncronas como asíncronas.
• Consultar su libro de calificaciones y sus informes de seguimiento.
• Biblioteca especializada de materiales complementarios.

La metodología del curso se construye en base al “Learning by doing”, combinando la exposición y estudio de contenidos teóricos, enfocada a la realización de tareas prácticas del mundo real, en este caso, trabajando, de primera mano, todos aquellos aspectos esenciales del universo de la ciberseguridad estudiados a lo largo de los distintos módulos del Máster.

A lo largo de la impartición, tanto por medio de los tutores como de la Dirección Académica, se fomentan la interacción, la  participación y la colaboración de los estudiantes, tanto con el equipo docente como con sus propios compañeros, favoreciendo un planteamiento socio-constructivista del aprendizaje.

Las fechas de interés de la 1ª edición del Máster en Inteligencia Artificial aplicada a la Ciberseguridad son:

• [INICIO] Marzo de 2025.