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1. Introducción a la Inteligencia Artificial y la Ciberseguridad
- Conceptos básicos de IA
- Definiciones y tipos de IA
- Aplicaciones de IA en diferentes industrias
- Fundamentos de ciberseguridad
- Principios básicos y amenazas comunes
- Importancia de la ciberseguridad en la gestión empresarial
- Intersección de IA y ciberseguridad
- Cómo la IA puede mejorar la ciberseguridad
- Casos de uso y beneficios estratégicos
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2. Técnicas de IA en Ciberseguridad
- Machine Learning
- Conceptos básicos y aplicaciones en ciberseguridad
- Ejemplos de uso en la detección de amenazas
- Deep learning
- Introducción a las redes neuronales
- Aplicaciones prácticas en ciberseguridad
- Análisis de datos
- Uso de Big Data para identificar patrones y anomalías
- Herramientas y técnicas de análisis
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3. Aplicaciones prácticas de IA en Ciberseguridad
- Detección de intrusiones
- Sistemas de detección de intrusiones (IDS) basados en IA
- Beneficios y desafíos desde una perspectiva de gestión
- Análisis de malware
- Uso de IA para identificar y neutralizar malware
- Impacto en la seguridad organizacional
- Autenticación y control de acceso
- Métodos avanzados de autenticación utilizando IA
- Estrategias de implementación y gestión
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4. Tendencias futuras de las aplicaciones prácticas de la IA en Ciberseguridad
- Aplicación de la IA en redes y entornos cloud
- Uso de la IA para mejora en la planificación, gestión y funcionamiento de redes y del cloud
- Aplicación de IA en redes modernas basadas en software y altamente programables
- Privacidad en IA
- Federated learning y otras arquitecturas para conseguir distributed learning
- Ataques de privacidad contra modelos IA y posibles soluciones para prevenir fugas de información
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5. Taller práctico I
- Desarrollo de un plan de respuesta a incidentes utilizando herramientas de IA
- Evaluación de riesgos y toma de decisiones utilizando herramientas de IA
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6. Consideraciones éticas y de cumplimiento
- Sesgos y discriminación en la IA: cómo identificarlos y mitigarlos
- Responsabilidad profesional: deontología y prácticas recomendadas
- Transparencia y consentimiento informado: comunicación clara con los clientes
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7. Nueva normativa sobre Inteligencia Artificial
- Análisis de la Ley de Inteligencia Artificial de la UE y otras jurisdicciones
- Obligaciones legales y cumplimiento normativo
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8. Taller práctico II
- Presentación y retroalimentación: discusión de los proyectos y aprendizajes clave
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