Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2018_19
Asignatura TENDENCIAS ACTUALES Y RIESGOS EMERGENTES EN CIBERSEGURIDAD Código 01733112
Enseñanza
1732 - MASTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACION EN CIBERSEGURIDAD (OL)
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
6 Optativa Segundo Primero
Idioma
Castellano
Prerrequisitos
Departamento MATEMATICAS
Responsable
CARRIEGOS VIEIRA , MIGUEL
Correo-e mcarv@unileon.es
asuac@unileon.es
Profesores/as
CARRIEGOS VIEIRA , MIGUEL
SUAREZ CORONA , ADRIANA
Web http://
Descripción general
Tribunales de Revisión
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Presidente MATEMATICAS GOMEZ PEREZ , JAVIER
Secretario MATEMATICAS SAEZ SCHWEDT , ANDRES
Vocal MATEMATICAS TROBAJO DE LAS MATAS , MARIA TERESA
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor
Presidente MATEMATICAS SUSPERREGUI LESACA , JULIAN JOSE
Secretario MATEMATICAS LOPEZ CABECEIRA , MONTSERRAT
Vocal MATEMATICAS GARCIA FERNANDEZ , ROSA MARTA

Competencias
Tipo A Código Competencias Específicas
  A17093 1733EOPT15 Conocer a grandes rasgos los temas de mayor actualidad en el ámbito de la ciberseguridad
Tipo B Código Competencias Generales y Transversales
  B5220 1733G1 Elaborar y defender argumentos y resolver problemas dentro del área de seguridad informática y de las comunicaciones.
  B5221 1733G2 Reunir e interpretar datos relevantes dentro del área de seguridad informática y de las comunicaciones.
  B5222 1733G3 Emitir juicios sobre temas relevantes de índole social, científica o ética desde la perspectiva de la ciberseguridad.
  B5223 1733G4 Transmitir soluciones al entorno industrial y empresarial en el campo de la ciberseguridad.
  B5224 1733G5 Aprender de forma autónoma.
  B5225 1733G6 Ser capaz de desarrollar proyectos de seguridad informática y de las comunicaciones.
Tipo C Código Competencias Básicas
  C1 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  C2 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  C3 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones (y los conocimientos y razones últimas que las sustentan) a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  C4 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
  C5 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación

Resultados de aprendizaje
Resultados Competencias
Conocer a grandes rasgos los temas de mayor actualidad en el ámbito de la ciberseguridad A17093
B5224
B5225
C1
C2
C4
C5
Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones B5220
B5221
B5222
B5223
C3
Conocer y desarrollar algoritmos programados en Python A17093
B5223
B5224
B5225
C1
C2
C4
C5
Identificar cuándo un problema es susceptible de ser abordado con técnicas de Machine Learning A17093
B5223
B5224
B5225
C1
C2
C4
C5
Conocer los modelos básicos de Machine Learning y entender los conceptos matemáticos en los que se basan A17093
B5224
B5225
C1
C2
C4
C5
Implementar los modelo básicos en Python, así como hacer uso de las librerías específicas de Machine Learning en Python A17093
B5223
B5224
B5225
C1
C2
C4
C5
Conocer y saber utilizar las principales métricas para la selección de modelos. A17093
B5223
B5224
B5225
C1
C2
C4
C5
Identificar situaciones susceptibles de aplicación de Big Data. A17093
B5223
B5224
B5225
C1
C2
C4
C5
Conocer los fundamentos de la tecnología Blockchain y sus aplicaciones. A17093
B5224
B5225
C1
C2
C4
C5
Identificar cuándo un problema es susceptible de ser abordado con técnicas de Machine Learning

Contenidos
Bloque Tema
Seminarios sobre los temas de mayor actualidad en el ámbito de la ciberseguridad Tema I: Introducción a Python
Tema II: Introducción al Machine Learning aplicado a ciberseguridad. Aprendizaje supervisado, Error y ruido, Overfitting, Regularización, Validación, Introducción al aprendizaje no supervisado.
Tema III: Introducción Big Data: introducción y tecnologías. Casos de estudio.
Tema IV: Introducción a la tecnología Blockchain y sus aplicaciones.

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Horas en clase Horas fuera de clase Horas totales
Portafolios / Carpeta de aprendizaje 2 21 23
 
Prácticas en laboratorios 19 41 60
Presentaciones/exposiciones 5 0 5
Trabajos 2 40 42
 
Sesión Magistral 20 0 20
 
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías   ::  
  descripción
Portafolios / Carpeta de aprendizaje Técnica de recopilación y organización de evidencias que promueven la reflexión del estudiante sobre su evolución y demuestran su logro de competencias profesionales que lo capaciten para un desarrollo profesional satisfactorio
Prácticas en laboratorios Realización de ejercicios prácticos en ordenador basados en los conocimientos impartidos en las clases magistrales y con la asistencia, orientación y supervisión del trabajo del alumno por parte del profesor.
Presentaciones/exposiciones Exposición de trabajos realizados.
Trabajos Trabajo en profundidad sobre un tema. Ampliación y relación de los contenidos dados en las sesiones magistrales con el quehacer profesional.
Sesión Magistral Exposición de los contenidos de la asignatura.

Tutorías
 
Sesión Magistral
descripción
El alumno puede contar con la ayuda del profesor en tutorías individuales. Estas tutorías se realizaran en el despacho del profesor previa cita concertada a petición del alumno vía correo electrónico.

Evaluación
  descripción calificación
Presentaciones/exposiciones Exposición y defensa de trabajos realizados. Evaluación sumativa 20%
Portafolios / Carpeta de aprendizaje Técnica de recopilación y organización de evidencias que promueven la reflexión del estudiante sobre su evolución y demuestran su logro de competencias profesionales que lo capaciten para un desarrollo profesional satisfactorio. Evaluación continua-formativa. 20%
Trabajos Ampliación y relación de los contenidos dados en las sesiones magistrales con el quehacer profesional. Evaluación sumativa 45%
Prácticas en laboratorios Realización de ejercicios prácticos en ordenador basados en los conocimientos impartidos en las clases magistrales y con la asistencia, orientación y supervisión del trabajo del alumno por parte del profesor. Evaluación continua-formativa 15%
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

La evaluación será de tipo sumativo y continuo-formativo. Para superar la asignatura es necesario obtener una calificación del 50%. Será necesario obtener una nota mínima del 40% en cada parte para poder promediar las calificaciones. 

La parte de evaluación continua-formativa consistirá en la realización de un portfolio que constará de varios trabajos individuales y/o grupales que se propondrán a lo largo del semestre. Tendrá una ponderación del 20%. Además, la realización y entrega de las prácticas de laboratorio supondrán un 15% de la nota global.

La parte sumativa consistirá en la realización de un proyecto final y de dos trabajos. En total será el 45% de la calificación global, y su exposición contará en 20% de la calificación global.

En todo momento se podrá requerir la explicación/aclaración de los documentos aportados por el estudiante. Se entiende que el estudiante conoce y acepta el Reglamento sobre Plagio de la Universidad de León.

En la realización de las pruebas de evaluación no estará permitido el uso de dispositivos electrónicos (móviles, tablets, etc) que permitan al alumno comunicarse, recibir información, etc, de otras personas, plataformas digitales, etc. También queda prohibido el uso de apuntes y otro material, excepto el especificado previamente por el profesor.

La simple tenencia de dichos dispositivos así como materiales diversos no autorizados durante las pruebas de evaluación, supondrá la retirada inmediata del examen, su expulsión del mismo y su calificación como suspenso, comunicándose la incidencia a la Autoridad Académica del Centro para que realice las actuaciones previstas en las Pautas de Actuación en los Supuestos de Plagio, Copia o Fraude en Exámenes o Pruebas de Evaluación, aprobadas por la Comisión Permanente del Consejo de Gobierno de 29 de enero de 2015.

En la modalidad online existirá una prueba final de carácter presencial y obligatorio.


Fuentes de información
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica

Artículos científicos publicados en los últimos años.

Complementaria


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