Con esta Experto Universitario 100% online, adquirirás competencias avanzadas para identificar, prevenir y mitigar ataques cibernéticos utilizando herramientas innovadoras como ChatGPT” 

La Ciberseguridad ha emergido como una de las principales prioridades globales en la actualidad. Desde la protección de datos personales hasta la seguridad de infraestructuras críticas, como sistemas financieros y redes energéticas, este campo se ha convertido en un pilar esencial para garantizar la estabilidad y la confianza en el mundo digital. Además, con la irrupción de la Inteligencia Artificial se han transformado las estrategias tradicionales de defensa, permitiendo una evolución hacia sistemas de protección más predictivos y automatizados. En este sentido, los sistemas inteligentes no solo fortalecen las capacidades de detección de amenazas, sino que también habilitan respuestas proactivas y adaptativas que minimizan los riesgos.

Con esta idea en mente, TECH presenta un exhaustivo Experto Universitario en Análisis y Detección de Amenazas de Ciberseguridad con Inteligencia Artificial, mediante el cual, los profesionales de la Informática profundizarán en los aspectos más relevantes para identificar, prevenir y mitigar ataques cibernéticos modernos empleando herramientas avanzadas como Gemini. Este programa universitario, les permitirá dominar técnicas de análisis predictivo, simulación de ataques y detección de intrusiones, así como implementar sistemas de defensa proactiva optimizados con Inteligencia Artificial. Además, adquirirán las competencias necesarias para proteger infraestructuras del Internet de las Cosas y gestionar incidentes cibernéticos en tiempo real, consolidándolos como expertos en seguridad informática en un mercado altamente demandado. 

Al mismo tiempo, esta titulación universitaria se desarrolla bajo una modalidad 100% online, permitiendo a los profesionales compatibilizar su aprendizaje con sus responsabilidades laborales y personales. Los recursos académicos de este programa universitario, tales como vídeos explicativos, resúmenes interactivos e infografías, están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, desde cualquier dispositivo con conexión a internet. Además, este itinerario académico se basa en el innovador método Relearning, que optimiza la asimilación de conceptos clave mediante la reiteración estratégica, garantizando un aprendizaje dinámico y efectivo.

Implementarás sistemas de detección de intrusos basados en Inteligencia Artificial, optimizando la protección de infraestructuras críticas” 

Esta Experto Universitario en Análisis y Detección de Amenazas de Ciberseguridad con Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos con un profundo conocimiento en Ciberseguridad e Inteligencia Artificial, quienes aplican estas herramientas para la detección, prevención y mitigación de ciberamenazas en entornos tecnológicos avanzados 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Dispondrás de vídeos explicativos, resúmenes interactivos e infografías, las 24 horas del día, desde cualquier dispositivo y sin interferir con tus responsabilidades personales” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Dominarás algoritmos de Aprendizaje Automático para anticipar y neutralizar delitos informáticos"

Optimizarás procesos de detección y análisis de riesgos en entornos digitales, posicionándote como un experto estratégico en Ciberdefensa"

El temario de esta Experto Universitario ofrece un recorrido completo por los principales retos y soluciones en la protección de sistemas digitales. A través de tres exhaustivos módulos, los informáticos abordarás desde los fundamentos de la Ciberseguridad hasta la implementación de modelos predictivos y sistemas avanzados de detección de intrusiones. Con un enfoque práctico y herramientas innovadoras como ChatGPT, este programa universitario proporciona las competencias necesarias para anticipar, identificar y responder a las ciberamenazas más complejas del entorno digital actual. 

Te especializarás en la gestión de incidentes y respuestas automatizadas, fortaleciendo tu capacidad para actuar con rapidez ante amenazas como el Ransomware” 

Módulo 1. Ciberseguridad y análisis de amenazas modernas con ChatGPT 

1.1. Introducción a la Ciberseguridad: amenazas actuales y el rol de la Inteligencia Artificial 

1.1.1. Definición y conceptos básicos de Ciberseguridad 
1.1.2. Tipos de amenazas cibernéticas modernas 
1.1.3. Papel de la Inteligencia Artificial en la evolución de la Ciberseguridad 

1.2. Confidencialidad, integridad y disponibilidad (CIA) en la era de la Inteligencia Artificial 

1.2.1. Fundamentos del modelo CIA en Ciberseguridad 
1.2.2. Principios de seguridad aplicados en el contexto de Inteligencia Artificial 
1.2.3. Retos y consideraciones del CIA en sistemas impulsados por Inteligencia Artificial 

1.3. Uso de ChatGPT para análisis de riesgos y escenarios de amenaza 

1.3.1. Fundamentos de análisis de riesgos en Ciberseguridad 
1.3.2. Capacidad de ChatGPT para identificar y evaluar escenarios de amenaza 
1.3.3. Beneficios y limitaciones del análisis de riesgos con Inteligencia Artificial 

1.4. ChatGPT en la detección de vulnerabilidades críticas 

1.4.1. Principios de detección de vulnerabilidades en sistemas de información 
1.4.2. Funcionalidades de ChatGPT para apoyar en la detección de vulnerabilidades 
1.4.3. Consideraciones éticas y de seguridad al usar Inteligencia Artificial en detección de fallos 

1.5. Análisis de malware y ransomware asistido por Inteligencia Artificial 

1.5.1. Principios básicos del análisis de malware y ransomware 
1.5.2. Técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas en la identificación de código malicioso 
1.5.3. Desafíos técnicos y operacionales en el análisis de malware asistido por Inteligencia Artificial 

1.6. Identificación de ataques comunes con Inteligencia Artificial: phishing, ingeniería social y explotación 

1.6.1. Clasificación de ataques: phishing, ingeniería social y explotación 
1.6.2. Técnicas de Inteligencia Artificial para la identificación y análisis de ataques comunes 
1.6.3. Dificultades y limitaciones de los modelos de Inteligencia Artificial en detección de ataques 

1.7. ChatGPT en la capacitación y simulación de amenazas cibernéticas 

1.7.1. Fundamentos de la simulación de amenazas para formación en Ciberseguridad 
1.7.2. Capacidades de ChatGPT para diseñar escenarios de simulación 
1.7.3. Beneficios de la simulación de amenazas como herramienta de capacitación 

1.8. Políticas de seguridad cibernética con recomendaciones de Inteligencia Artificial 

1.8.1. Principios para la formulación de políticas de seguridad cibernética 
1.8.2. Rol de la Inteligencia Artificial en la generación de recomendaciones de seguridad 
1.8.3. Componentes clave en políticas de seguridad orientadas a Inteligencia Artificial 

1.9. Seguridad en dispositivos IoT y el papel de la Inteligencia Artificial 

1.9.1. Fundamentos de la seguridad en el Internet de las Cosas (IoT) 
1.9.2. Capacidades de la Inteligencia Artificial para mitigar vulnerabilidades en dispositivos IoT 
1.9.3. Desafíos y consideraciones específicas de Inteligencia Artificial para la seguridad de IoT 

1.10. Evaluación de amenazas y respuestas asistidas por herramientas de Inteligencia Artificial 

1.10.1. Principios de evaluación de amenazas en Ciberseguridad 
1.10.2. Características de las respuestas automatizadas mediante Inteligencia Artificial 
1.10.3. Factores críticos en la efectividad de respuestas cibernéticas con Inteligencia Artificial 

Módulo 2. Detección y prevención de intrusiones usando modelos de Inteligencia Artificial Generativa 

2.1. Fundamentos de sistemas IDS/IPS y el papel de la Inteligencia Artificial 

2.1.1. Definición y principios básicos de los sistemas IDS e IPS 
2.1.2. Principales tipos y configuraciones de IDS/IPS 
2.1.3. Contribución de la Inteligencia Artificial en la evolución de los sistemas de detección y prevención 

2.2. Uso de Gemini para detección de anomalías en redes 

2.2.1. Conceptos y tipos de anomalías en el tráfico de red 
2.2.2. Características de Gemini para el análisis de datos de red 
2.2.3. Beneficios de la detección de anomalías en la prevención de intrusiones 

2.3. Gemini y la identificación de patrones de intrusión 

2.3.1. Principios de identificación y clasificación de patrones de intrusión 
2.3.2. Técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas en la detección de patrones de amenazas 
2.3.3. Tipos de patrones y comportamiento anómalo en seguridad de redes 

2.4. Aplicación de modelos generativos en la simulación de ataques 

2.4.1. Fundamentos de los modelos generativos en Inteligencia Artificial 
2.4.2. Uso de modelos generativos para recrear escenarios de ataque 
2.4.3. Ventajas y limitaciones en la simulación de ataques mediante Inteligencia Artificial generativa 

2.5. Clustering y clasificación de eventos usando Inteligencia Artificial 

2.5.1. Fundamentos del clustering y clasificación en la detección de intrusiones 
2.5.2. Algoritmos comunes de clustering aplicados en Ciberseguridad 
2.5.3. Papel de la Inteligencia Artificial en la mejora de los métodos de clasificación de eventos 

2.6. Gemini en la generación de perfiles de comportamiento 

2.6.1. Conceptos de perfilamiento de usuarios y dispositivos 
2.6.2. Aplicación de modelos generativos en la creación de perfiles 
2.6.3. Ventajas de los perfiles de comportamiento en la detección de amenazas 

2.7. Análisis de Big Data para la prevención de intrusiones 

2.7.1. Importancia del Big Data en la detección de patrones de seguridad 
2.7.2. Métodos de procesamiento de grandes volúmenes de datos en Ciberseguridad 
2.7.3. Aplicaciones de Inteligencia Artificial en el análisis y prevención basados en Big Data 

2.8. Reducción de datos y selección de características relevantes con Inteligencia Artificial 

2.8.1. Principios de reducción de dimensionalidad en grandes volúmenes de datos 
2.8.2. Selección de características para mejorar la eficiencia de análisis de Inteligencia Artificial 
2.8.3. Técnicas de reducción de datos aplicadas en Ciberseguridad 

2.9. Evaluación de modelos de Inteligencia Artificial en detección de intrusos 

2.9.1. Criterios de evaluación de modelos de Inteligencia Artificial en Ciberseguridad 
2.9.2. Indicadores de rendimiento y precisión de los modelos 
2.9.3. Importancia de la validación y evaluación constante en la Inteligencia Artificial 

2.10. Implementación de un sistema de detección de intrusos potenciado con Inteligencia Artificial generativa 

2.10.1. Conceptos básicos de implementación de sistemas de detección de intrusos 
2.10.2. Integración de Inteligencia Artificial generativa en los sistemas IDS/IPS 
2.10.3. Aspectos clave para la configuración y mantenimiento de sistemas basados en Inteligencia Artificial 

Módulo 3. Modelos predictivos de defensa proactiva en Ciberseguridad usando ChatGPT 

3.1. Análisis predictivo en Ciberseguridad: técnicas y aplicaciones con Inteligencia Artificial 

3.1.1. Conceptos básicos de análisis predictivo en seguridad 
3.1.2. Técnicas de predicción en el ámbito de Ciberseguridad 
3.1.3. Aplicación de Inteligencia Artificial en la anticipación de ciberamenazas 

3.2. Modelos de regresión y clasificación con soporte de ChatGPT 

3.2.1. Principios de regresión y clasificación en predicción de amenazas 
3.2.2. Tipos de modelos de clasificación en Ciberseguridad 
3.2.3. Asistencia de ChatGPT en la interpretación de modelos predictivos 

3.3. Identificación de amenazas emergentes con predicciones de ChatGPT 

3.3.1. Conceptos de detección de amenazas emergentes 
3.3.2. Técnicas de identificación de nuevos patrones de ataque 
3.3.3. Limitaciones y precauciones en la predicción de nuevas amenazas 

3.4. Redes neuronales para anticipación de ataques cibernéticos 

3.4.1. Fundamentos de redes neuronales aplicadas en Ciberseguridad 
3.4.2. Arquitecturas comunes para detección y predicción de ataques 
3.4.3. Desafíos en la implementación de redes neuronales en defensa cibernética 

3.5. Uso de ChatGPT para simulaciones de escenarios de amenaza 

3.5.1. Conceptos básicos de simulación de amenazas en Ciberseguridad 
3.5.2. Capacidades de ChatGPT para desarrollar simulaciones predictivas 
3.5.3. Factores a considerar en el diseño de escenarios simulados 

3.6. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo para optimización de defensas 

3.6.1. Introducción al aprendizaje por refuerzo en Ciberseguridad 
3.6.2. Algoritmos de refuerzo aplicados a estrategias de defensa 
3.6.3. Beneficios y retos del aprendizaje por refuerzo en entornos de Ciberseguridad 

3.7. Simulación de amenazas y respuestas con ChatGPT 

3.7.1. Principios de simulación de amenazas y su relevancia en ciberdefensa 
3.7.2. Respuestas automatizadas y optimizadas ante ataques simulados 
3.7.3. Beneficios de la simulación para mejorar la preparación cibernética 

3.8. Evaluación de precisión y efectividad en modelos predictivos de Inteligencia Artificial 

3.8.1. Indicadores clave para la evaluación de modelos predictivos 
3.8.2. Metodologías de evaluación de precisión en modelos de Ciberseguridad 
3.8.3. Factores críticos en la efectividad de los modelos de Inteligencia Artificial en Ciberseguridad 

3.9. Inteligencia Artificial en la gestión de incidentes y respuestas automatizadas 

3.9.1. Fundamentos de la gestión de incidentes en Ciberseguridad 
3.9.2. Rol de la Inteligencia Artificial en la toma de decisiones en tiempo real 
3.9.3. Desafíos y oportunidades en la automatización de respuestas 

3.10. Creación de un sistema de defensa predictivo con soporte de ChatGPT 

3.10.1. Principios de diseño de sistemas de defensa proactiva 
3.10.2. Integración de modelos predictivos en entornos de Ciberseguridad 
3.10.3. Componentes clave para un sistema de defensa predictivo basado en Inteligencia Artificial 

Profundizarás en la integración de modelos computacionales avanzados en sistemas IDS/IPS, elevando la protección de redes digitales al siguiente nivel”