DURATA
4 ore
LIMBI
Spaniolă
RITM
La zi
TERMEN LIMITĂ DE APLICARE
Solicitați termenul limită de aplicare
CEA MAI DEVREME DATĂ DE ÎNCEPERE
Sep 2025
TAXE DE ȘCOLARIZARE
EUR 1.000
FORMAT DE STUDIU
În campus
Introducere
Principala caracteristică a masterului, care îl face unic, este că folosește modele Data Science și Machine Learning pentru a studia în profunzime cele mai actuale incidente de Cybersecurity, deducând din această analiză cele mai introduse arhitecturi de protecție în sector.
Antrenăm viitorii arhitecți de securitate cibernetică în cele mai solicitate tehnici de protecție, cum ar fi Arhitecturile Zero Trust, aplicând modele Data Science în proiectarea acestora, validând robustețea arhitecturilor și identificând atacurile care provoacă cele mai multe pierderi. provoacă în industrie.
Suntem organizați în cinci module. Le poți lua într-un an sau mai mulți. Cele două module inițiale sunt Introducere în securitatea cibernetică și Programare în Python axate pe date. Următoarele trei module se concentrează, pe de o parte, pe aspectele arhitecturale și tehnologice ale securității cibernetice (modelul NIST 800) și pe modelele de analiză a celor mai actuale tehnici de atac precum Cyber Kill Chain și MITRE ATT&CK. La aceasta, adăugăm aplicația practică a Data Science și Machine Learning (în mod fundamental Python) pentru a identifica anomalii în comportamentul sistemelor și al oamenilor, care permit o reacție rapidă la un atac.
Pe măsură ce terminați fiecare dintre module, veți obține gradul universitar superior corespunzător. La finalul celor cinci module și al Proiectului Final de Master, se eliberează diploma de Master. O poți lua atât dacă ai o diplomă universitară, cât și dacă ai dovezi experiență în lumea Informaticii.
Ne aflăm în clădirea Plaza de Manuel Becerra din Madrid a URJC. Având în vedere situația actuală, pentru cursul 20/21, cursurile pot fi urmate personal sau prin streaming. Să transmitem toate orele!!!
Obiective
Instruire în principalele tehnici de protecție împotriva atacurilor și amenințărilor în sistemele de operare, rețele, aplicații software, sisteme web, baze de date și machine learning.
Admitere
Curriculum
Module de subiecte
- Algebră - Introducere Matlab
- Probabilitate - Introducere Matlab
- Preprocesare - Curățare
- Concepte de bază-cost
- Modele parametrice (retururi, logistică etc.)
- Modele neparametrice
- Modele nesupravegheate
- Sâmburi
- Adânc
- Genetică - (filtrarea particulelor)
- Sisteme de recomandare
- Detectarea anomaliilor
Rezultatul programului
Competențe generale
- Abilitatea de a căuta informații specifice legate de diferitele subiecte ale masterului din toate sursele disponibile.
- Abilitatea de a prezenta și dezvolta rapoarte.
- Capacitatea de a interpreta documente tehnice.
- Abilitatea de a lucra în echipă, într-un mediu interdisciplinar.
- Managementul resurselor: organizarea și capacitatea de a stabili prioritățile de lucru.
- Flexibilitate de adaptare în timpul dezvoltării unui proiect, capacitate de regândire.
- Raționamentul critic: analiza, sinteza și evaluarea diferitelor alternative.
- Abilitatea de comunicare eficientă în scris și oral.
- Managementul informațiilor: colectarea informațiilor, organizare etc.
- Responsabilitate și capacitate de auto-învățare.
Competențe specifice
- Studentul va afla cum funcționează diferiții algoritmi și tehnici de criptare și beneficiile și limitările acestora.
- Veți învăța diferitele sisteme și tipuri de autentificare, precum și diferența dintre autentificare și autorizare.
- Studentul va fi capabil să evalueze riscurile potențiale și să recomande modalități de a le reduce.
- Studentul va cunoaște limbajul de programare Python, va obține o privire de ansamblu asupra limbajului și va putea construi programe complexe.
- Veți deveni familiarizați cu conceptele fundamentale ale tratamentului variabil, dezvoltării algoritmilor și programarii.
- Studentul va învăța o viziune cuprinzătoare a tehnologiilor și tehnicilor de securitate cibernetică.
- Veți învăța noi metode de calcul a datelor criptate, securitatea rețelei și proiectarea protocolului
- Veți cunoaște cele mai eficiente tehnici de învățare automată.
- Veți afla diferențele și compatibilitatea dintre Octave și Matlab.
- Veți ști cum să faceți diferența între modelele grafice și modelele de rețea.
- Veți ști cum să diferențiați predicțiile privind datele temporale de alte tipuri de date.
- În plus, vor fi garantate următoarele competențe de bază:
- Deține și înțelege cunoștințe care oferă o bază sau o oportunitate de a fi original în dezvoltarea și/sau aplicarea ideilor, adesea într-un context de cercetare.
- Ce știu elevii Cum să aplice cunoștințele dobândite și capacitatea lor de a rezolva probleme în medii noi sau puțin cunoscute în contexte mai largi (sau multidisciplinare) legate de domeniul lor de studiu;
- Că studenții sunt capabili să integreze cunoștințele și să se confrunte cu complexitatea emiterii judecăților bazate pe informații incomplete sau limitate
- Ce știu elevii Cum să-și comunice concluziile – și cunoștințele și motivele supreme care le susțin – publicului specializat și nespecializat într-un mod clar și fără ambiguitate;
- Că studenții dețin abilitățile de învățare care le permit să continue să studieze într-un mod care va fi în mare parte auto-direcționat sau autonom.
- Că studenții sunt capabili să stabilească interrelații relevante între diversele discipline care alcătuiesc masterul.
- Că studenții au abilități de comunicare la nivel oral și scris în diseminarea cunoștințelor de fabricație și proiectare.
- Că Au Capacitate de Sinteză și Analiză în Prezentarea Conținuturilor.
- Că studenții sunt capabili să aplice raționamentul critic în domeniul bibliografiei generice și specifice legate de domeniul studiilor conexe.