Fundamentos de ciencia de datos
- Aprendizaje supervisado, semisupervisado, no supervisado
y por refuerzo. - Fundamentos de Neuralnets y Aprendizaje Profundo.
- Machine Learning para ciberseguridad. Casos de uso.
- Taller: Uso de Python para la implementación de modelos
de clasificación (casos de uso generales). - Taller: Uso de Python para la implementación de modelos
de clusterización (casos de uso generales). - Taller: Uso de Python para la implementación de grafos.
Inteligencia artificial sobre controles de seguridad
- Identificación de herramientas.
- Desarrollo.
- Gestión de vulnerabilidades.
- Comportamientos anómalos.
- Taller: Desarrollo de un modelo de clasificación para caso
de uso de ciberseguridad (dataset demo). - Taller: Desarrollo de un modelo de clustering para caso de uso de ciberseguridad (dataset demo).
- Taller: Desarrollo de un modelo basado en grafos para caso de uso de ciberseguridad (dataset demo).
Machine Learning en la Estrategia de Ciberseguridad
- Enfoque de defensa proactivas y medidas de seguridad
adaptativa. - Modelamiento de Amenazas.
- Estrategias de Detección y Contención.
- Taller: Selección de modelos adecuados por posibles
escenarios de ciberseguridad.