Madrid, Spanien
DAUER
4 Hours
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Spanisch
TEMPO
Vollzeit
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AUSBILDUNGSKOSTEN
EUR 1.000
STUDIENFORMAT
Auf dem Campus
Einführung
Das Hauptmerkmal des Masterstudiengangs, der ihn einzigartig macht, besteht darin, dass er Modelle der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens verwendet, um die aktuellsten Cybersicherheitsvorfälle eingehend zu untersuchen und aus dieser Analyse die am häufigsten eingeführten Schutzarchitekturen in der Branche abzuleiten.
Wir schulen zukünftige Cybersecurity-Architekten in den gefragtesten Schutztechniken, wie z. B. Zero-Trust-Architekturen, in der Anwendung von Data-Science-Modellen in ihrem Design, in der Validierung der Robustheit der Architekturen und in der Identifizierung der Angriffe, die die meisten Verluste verursachen. verursachen in der Branche.
Wir sind in fünf Module gegliedert. Sie können sie in einem oder mehreren Jahren einnehmen. Die beiden ersten Module sind Einführung in die Cybersicherheit und Programmierung in Python mit Schwerpunkt auf Daten. Die nächsten drei Module konzentrieren sich einerseits auf die architektonischen und technologischen Aspekte der Cybersicherheit (NIST 800-Modell) und andererseits auf die Analysemodelle der aktuellsten Angriffstechniken wie Cyber Kill Chain und MITRE ATT&CK. Hinzu kommt die praktische Anwendung von Data Science und Machine Learning (im Wesentlichen Python), um Anomalien im Verhalten von Systemen und Menschen zu erkennen, die eine schnelle Reaktion auf einen Angriff ermöglichen.
Wenn Sie jedes der Module abschließen, erhalten Sie den entsprechenden Hochschulabschluss. Am Ende der fünf Module und des Abschluss-Masterprojekts wird der Master-Abschluss verliehen. Sie können es sowohl dann absolvieren, wenn Sie einen Hochschulabschluss haben, als auch, wenn Sie Erfahrung in der Welt der Informatik nachweisen.
Wir befinden uns im Gebäude des URJC an der Plaza de Manuel Becerra in Madrid. Aufgrund der aktuellen Situation können die Kurse für den Kurs 20/21 sowohl im Präsenzunterricht als auch per Streaming verfolgt werden. Lasst uns alle Kurse übertragen!!!
Tore
Schulung in den wichtigsten Schutztechniken gegen Angriffe und Bedrohungen in Betriebssystemen, Netzwerken, Anwendungssoftware, Websystemen, Datenbanken und maschinellem Lernen.
Admissions
Lehrplan
Modalität: Präsenzunterricht, mit Unterstützung im Unterricht durch Streaming
Anzahl Credits: 13 (130 Unterrichtsstunden)
Kontaktzeiten: 4.5
- Metriken und Maßnahmen zur Cybersicherheit
- Unstrukturierte Daten verstehen
- Regression und Vorhersage
- Klassifizierung, Hypothesentest und Anomalieerkennung
- Systemempfehlung
- Komplexe Netzwerkanalyse
- Vorhersagemodelle für zeitliche Daten
Programmergebnis
Allgemeine Kompetenzen
- Möglichkeit, aus allen verfügbaren Quellen nach spezifischen Informationen zu den verschiedenen Fächern des Masters zu suchen.
- Fähigkeit, Berichte zu präsentieren und zu entwickeln.
- Fähigkeit, technische Dokumente zu interpretieren.
- Fähigkeit zur Teamarbeit, in einem interdisziplinären Umfeld.
- Ressourcenmanagement: Organisation und Fähigkeit, Arbeitsprioritäten festzulegen.
- Flexibilität bei der Anpassung während der Entwicklung eines Projekts, Fähigkeit zum Umdenken.
- Kritisches Denken: Analyse, Synthese und Bewertung verschiedener Alternativen.
- Fähigkeit zur effektiven schriftlichen und mündlichen Kommunikation.
- Informationsmanagement: Informationssammlung, Organisation usw.
- Verantwortung und Fähigkeit zum Selbstlernen.
Spezifische Kompetenzen
- Der Student lernt, wie die verschiedenen Algorithmen und Verschlüsselungstechniken funktionieren und welche Vorteile und Grenzen sie haben.
- Sie lernen die verschiedenen Authentifizierungssysteme und -arten sowie den Unterschied zwischen Authentifizierung und Autorisierung kennen.
- Der Student ist in der Lage, potenzielle Risiken einzuschätzen und Möglichkeiten zu deren Reduzierung zu empfehlen.
- Der Student lernt die Programmiersprache Python kennen, erhält einen Überblick über die Sprache und wird in die Lage versetzt, komplexe Programme zu erstellen.
- Sie werden mit den grundlegenden Konzepten der Variablenbehandlung, Algorithmenentwicklung und Programmierung vertraut gemacht.
- Der Student erlernt eine umfassende Sicht auf Cybersicherheitstechnologien und -techniken.
- Sie lernen neue Methoden zur Berechnung verschlüsselter Daten, Netzwerksicherheit und Protokolldesign kennen
- Sie kennen die effektivsten Techniken des maschinellen Lernens.
- Sie lernen die Unterschiede und Kompatibilität zwischen Octave und MATLAB kennen.
- Sie wissen, wie Sie zwischen grafischen Modellen und Netzwerkmodellen unterscheiden können.
- Sie wissen, wie Sie Vorhersagen zu zeitlichen Daten von anderen Datentypen unterscheiden können.
Darüber hinaus werden folgende Grundkompetenzen gewährleistet:
- Besitzen und verstehen Sie Wissen, das eine Grundlage oder Gelegenheit bietet, bei der Entwicklung und/oder Anwendung von Ideen originell zu sein, oft im Forschungskontext.
- Dass die Studierenden wissen, wie sie das erworbene Wissen anwenden können und in der Lage sind, Probleme in neuen oder wenig bekannten Umgebungen innerhalb breiterer (oder multidisziplinärer) Kontexte in Bezug auf ihr Studiengebiet zu lösen;
- Dass die Studierenden in der Lage sind, Wissen zu integrieren und sich der Komplexität der Urteilsbildung auf der Grundlage unvollständiger oder begrenzter Informationen zu stellen
- Dass die Studierenden wissen, wie sie ihre Schlussfolgerungen – und das ultimative Wissen und die Gründe, die sie stützen – einem spezialisierten und nicht spezialisierten Publikum auf klare und eindeutige Weise vermitteln können;
- Dass die Studierenden über die Lernfähigkeiten verfügen, die es ihnen ermöglichen, ihr Studium weitgehend selbstgesteuert oder autonom fortzusetzen.
- Die Studierenden sind in der Lage, die relevanten Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Disziplinen des Masterstudiums herzustellen.
- Die Studierenden verfügen über Kommunikationsfähigkeiten auf mündlicher und schriftlicher Ebene bei der Verbreitung von Fertigungs- und Designkenntnissen.
- Dass sie die Fähigkeit zur Synthese und Analyse bei der Präsentation der Inhalte haben.
- Die Studierenden sind in der Lage, im Bereich der generischen und spezifischen Bibliographie im Zusammenhang mit dem Fachgebiet verwandter Studien kritisch zu urteilen.