Mestrado em Educação Continuada em Dados, Redes Complexas e Ciências de Segurança Cibernética
DURAÇÃO
2 Years
LÍNGUAS
Espanhol
RITMO
Tempo total
PRAZO DE INSCRIÇÃO
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PROPINAS
EUR 4.100
FORMATO DE ESTUDO
No campus
Introdução
A principal característica do mestrado, que o torna único, é que utiliza modelos de Data Science e Machine Learning para estudar em profundidade os incidentes de Cibersegurança mais atuais, deduzindo desta análise as arquiteturas de proteção mais introduzidas no setor.
Formamos futuros Arquitetos de Cibersegurança nas técnicas de proteção mais exigidas, como Arquiteturas Zero Trust, aplicando modelos de Data Science no seu design, na validação da robustez das arquiteturas e na identificação dos ataques que causam mais perdas. estão causando na indústria.
Estamos organizados em cinco módulos. Você pode levá-los em um ano ou vários. Os dois módulos iniciais são Introdução à Cibersegurança e programação em Python com foco em dados. Os próximos três módulos centram-se, por um lado, nos aspectos arquitetónicos e tecnológicos da Cibersegurança (Modelo NIST 800) e nos modelos de análise das técnicas de ataque mais atuais como Cyber Kill Chain e MITRE ATT&CK. A isto somamos a aplicação prática de Data Science e Machine Learning (fundamentalmente Python) para identificar anomalias no comportamento de sistemas e pessoas, que permitem uma reação rápida a um ataque.
Ao concluir cada um dos módulos você obterá o Grau Universitário Superior correspondente. Ao final dos cinco módulos e do Projeto Final de Mestrado, é emitido o título de Mestre. Você pode cursá-lo se tiver diploma universitário ou se comprovar experiência no mundo da Ciência da Computação.
Estamos no Campus Fuenlabrada da URJC. A duração do Master é de 600 horas. Começaremos no dia 15 de outubro no horário vespertino: das 16h00 às 20h00 de segunda a quinta-feira. Dada a situação atual, para o curso 20/21 as aulas poderão ser acompanhadas presencialmente ou por streaming. Vamos transmitir todas as aulas!!!
Objetivos
O Mestrado em DADOS, REDES COMPLEXAS & CIBERSEGURANÇA tem como objetivo formar as principais técnicas de proteção contra ataques e ameaças em sistemas operativos, redes, software de aplicação, sistemas Web, bases de dados e aprendizagem automática.
Admissões
Currículo
Módulo 1 Fundamentos de Segurança Cibernética (Corresponde ao "Curso Universitário Avançado em Fundamentos de Segurança Cibernética")
- Operações de segurança e Iam
- Criptografia
- Redes Complexas
- Introdução à estrutura Nist
- Ciência dos dados
- Projetos Práticos
- Modelo baseado em dados cibernéticos
Módulo 2. Introdução ao Python. (Corresponde ao “Curso Universitário Avançado em Introdução ao Python)
- Linguagem de programação Python
- Programação para todos (Introdução ao Python)
- Bibliotecas Python para redes complexas
- Bibliotecas Python para aprendizado de máquina
Módulo 3. Cibersegurança: Estratégias Arquitetônicas e Tecnológicas. (Corresponde ao “Curso Universitário Avançado em Cibersegurança: Estratégias Arquitetônicas e Tecnológicas”.)
- Introdução à segurança cibernética
- Sistema de segurança
- Criptografia e Redes
- Casos de Estudo
- Política de Segurança
Módulo 4. Dados para gerenciamento da Kill Chain: Monitoramento e Resposta. Corresponde ao "Curso Universitário Avançado em Dados para Gerenciamento de Kill Chain: Monitoramento e Resposta)
- Álgebra - Introdução ao Matlab
- Probabilidade - Introdução ao Matlab
- Pré-processamento - Limpeza
- Custo de conceitos básicos
- Modelos Paramétricos (Devoluções, Logística etc.)
- Modelos não paramétricos
- Modelos não supervisionados
- Núcleos
- Profundo
- Genética - (Filtragem de Partículas)
- Sistemas de recomendação
- Detecção de anomalia
Módulo 5. Ciências Aplicadas à Cibersegurança: Machinelearning & Rede Complexa (Corresponde ao "Curso Universitário Avançado Ciências Aplicadas à Cibersegurança: Machinelearning & Rede Complexa)
- Métricas e medidas de segurança cibernética
- Entendendo os dados não estruturados
- Regressão e Predição
- Classificação, teste de hipóteses e detecção de anomalias
- Recomendação de Sistemas
- Análise de Rede Complexa
- Modelos Preditivos para Dados Temporais
Tfm. (para estudantes com diploma universitário)
O Aluno deverá realizar uma Análise Tecnológica, Análise de Mercado, Desenvolvimento de Modelo de Consultoria e/ou Análise de Produtos que Combinem o Uso de Dados para Resolver Problemas de Segurança Cibernética.
Resultado do programa
Competências Gerais
Capacidade de pesquisar informações específicas relacionadas aos diferentes assuntos do mestrado em todas as fontes disponíveis.
Capacidade de apresentar e desenvolver relatórios.
Capacidade de interpretar documentos técnicos.
Capacidade de trabalhar em equipe, em ambiente interdisciplinar.
Gestão de Recursos: Organização e Capacidade de Estabelecer Prioridades de Trabalho.
Flexibilidade de adaptação durante o desenvolvimento de um projeto, capacidade de repensar.
Raciocínio Crítico: Análise, Síntese e Avaliação de Diferentes Alternativas.
Capacidade de comunicação escrita e oral eficaz.
Gerenciamento de informações: coleta de informações, organização, etc.
Responsabilidade e Capacidade de Autoaprendizagem.
Competências Específicas
O aluno aprenderá como funcionam os vários algoritmos e técnicas de criptografia e seus benefícios e limitações.
Você aprenderá os vários sistemas e tipos de autenticação, bem como a diferença entre autenticação e autorização.
O aluno será capaz de avaliar riscos potenciais e recomendar maneiras de reduzi-los.
O aluno conhecerá a linguagem de programação Python, obtendo uma visão geral da linguagem e ficando apto a construir programas complexos.
Você se familiarizará com os conceitos fundamentais de tratamento de variáveis, desenvolvimento de algoritmos e programação.
O aluno aprenderá uma visão abrangente das tecnologias e técnicas de segurança cibernética.
Você aprenderá novos métodos de computação de dados criptografados, segurança de rede e design de protocolo
Você conhecerá as técnicas de aprendizado de máquina mais eficazes.
Você aprenderá as diferenças e compatibilidade entre Octave e Matlab.
Você saberá diferenciar entre modelos gráficos e modelos de rede.
Você saberá como diferenciar previsões sobre dados temporais de outros tipos de dados.
Além disso, serão garantidas as seguintes competências básicas:
Possuir e compreender conhecimentos que forneçam uma base ou oportunidade para ser original no desenvolvimento e/ou aplicação de ideias, muitas vezes em contexto de pesquisa.
Que os alunos saibam aplicar os conhecimentos adquiridos e a sua capacidade para resolver problemas em ambientes novos ou pouco conhecidos em contextos mais amplos (ou multidisciplinares) relacionados com a sua área de estudo;
Que os alunos sejam capazes de integrar conhecimentos e enfrentar a complexidade de fazer julgamentos com base em informações incompletas ou limitadas
Que os alunos saibam comunicar as suas conclusões –e os conhecimentos finais e as razões que as sustentam– a públicos especializados e não especializados de forma clara e inequívoca;
Que os alunos possuam as habilidades de aprendizagem que lhes permitam continuar estudando de uma forma que será em grande parte autodirigida ou autônoma.
Que os alunos sejam capazes de estabelecer as inter-relações relevantes entre as diversas disciplinas que compõem o mestrado.
Que os Alunos tenham Capacidade de Comunicação ao Nível Oral e Escrito na Disseminação de Conhecimentos de Fabricação e Design.
Que tenham capacidade de síntese e análise na apresentação dos conteúdos.
Que os alunos sejam capazes de aplicar julgamento crítico no campo da bibliografia genérica e específica relacionada ao campo de estudos relacionados.