Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2023_24
Asignatura TENDENCIAS EMERGENTES EN CIBERSEGURIDAD Código 01742017
Enseñanza
1742 - M.U. EN INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y BIG DATA EN ENTORNOS SEGUROS - A DISTANCIA
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
3 Obligatoria Primer Segundo
Idioma
Otros
Prerrequisitos
Departamento MATEMATICAS
Responsable
DÍEZ MACHÍO , HÉCTOR
Correo-e hdiem@unileon.es
amunc@unileon.es
Profesores/as
DÍEZ MACHÍO , HÉCTOR
MUNOZ CASTANEDA , ANGEL LUIS
Web http://
Descripción general En esta materia, al alumnado se le proporcionarán conocimientos de seguridad en datos estructurados y análisis de amenazas en redes, así como de los protocolos actuales de compartición segura de información en redes.
Tribunales de Revisión
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Presidente MATEMATICAS CARRIEGOS VIEIRA , MIGUEL
Secretario MATEMATICAS LOPEZ CABECEIRA , MONTSERRAT
Vocal MATEMATICAS PISABARRO MANTECA , MARIA JESUS
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor
Presidente MATEMATICAS GOMEZ PEREZ , JAVIER
Secretario MATEMATICAS ARIAS MOSQUERA , DANIEL
Vocal MATEMATICAS GARCIA FERNANDEZ , ROSA MARTA

Competencias
Tipo A Código Competencias Específicas
  A17957 1742CSD6. Conocer y aplicar las últimas tendencias y tecnologías emergentes en el campo de la seguridad con aplicaciones a Big Data.
Tipo B Código Competencias Generales y Transversales
  B5577 1742CG1. Adquisición de competencias teóricas y prácticas para el análisis y diseño de soluciones empresariales en Big Data (almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de información heterogénea).
  B5578 1742CG2. Capacidad de planificar y construir sistemas que permitan una gestión segura de los datos.
  B5579 1742CG3. Capacidad de diseñar e implementar sistemas capaces de extraer conocimiento práctico de grandes volúmenes de datos aplicado al mundo de la empresa (Inteligencia de Negocio/Business Intelligence)
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
Saber modelar una red, calcular el flujo y la tasa de infección en la red, así como modelar la propagación de virus A17957
B5577
B5578
B5579
Descripción de alguna amenaza persistente en ciberseguridad A17957
B5577
B5578
B5579
Comunicación segura en redes, así como distintos tipos de seguridad pasiva y activa A17957
B5577
B5578
B5579
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 en el contexto de las tendencias emergentes en ciberseuridad. 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 en el contexto de las tendencias emergentes en ciberseuridad. 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 en el contexto de las tendencias emergentes en ciberseuridad. 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 en el contexto de las tendencias emergentes en ciberseuridad. 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 en el contexto de las tendencias emergentes en ciberseuridad. C1
C2
C3
C4
C5

Contenidos
Bloque Tema
Bloque I. Redes de comunicaciones: modelado y estudio. - Grafos
- Medidas
- Modelos de redes
Bloque II. Amenazas persistentes en redes de comunicación. - Detección de comunidades en redes
- Dinámica en redes
- Aplicaciones a APTs en redes
Bloque III. Protocolos de compartición segura de información en redes. Ciberseguridad pasiva y activa. - Protocolos de compartición segura de información en redes.

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Horas en clase Horas fuera de clase Horas totales
Trabajos 0 40 40
 
Tutoría de Grupo 5 5 10
Foros de discusión 0 3 3
 
Sesión Magistral 6 6 12
 
Pruebas prácticas 5 5 10
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías   ::  
  descripción
Trabajos Elaboración y presentación de trabajos
Tutoría de Grupo Tutorías de grupo
Foros de discusión Foros Moodle de la asignatura.
Sesión Magistral A distancia

Tutorías
 
Tutoría de Grupo
descripción
A través de correo electrónico y sesiones online.

Evaluación
  descripción calificación
Trabajos Realización de trabajos, proyectos, resolución de problemas y casos. 30%-80%
Pruebas prácticas Evaluación sumativa 20%-50%
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

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

Básica

Complementaria Mark Newman, Networks: An Introduction, Oxford University Press,

Se aportarán artículos científicos actuales relacionados con los temas más especializados de la asignatura.


Recomendaciones


 
Otros comentarios
Se recomienda haber cursado las matemáticas y programación básicas correspondientes a un primer curso de un grado de ingeniería. En concreto, se recomienda haber cursado: Álgebra Lineal, Cálculo Diferencial, Probabilidad y Estadística, Programación en Python.