Detección y clasificación de smishing utilizando Inteligencia Artificial  

Tipo
Congresos, Jornadas, Seminarios y Talleres.
Estado
En fase de matrícula.
Plazas
25
Fecha de inicio
25/11/2024
Fecha de finalización
28/11/2024
Horarios
Presencial u online síncrona. De 16:00 a 19:00 horas

Duración
12 horas
Destinatarios
Cualquier persona interesada, se requieren conocimientos básicos de programación en Python.

Reconocimiento de créditos
ECTS:0,6
Lugar y aulas de impartición
Escuela de Ingeniería Industrial, Informática y Aeroespacial
Día: 25/11/2024 Aula: 207 Horario: 16:00 - 19:00 Día: 26/11/2024 Aula: 208 Horario: 16:00 - 19:00 Día: 27/11/2024 Aula: 217-A Horario: 16:00 - 19:00 Día: 28/11/2024 Aula: 210 Horario: 16:00 - 19:00
Tasas de matrícula
  • Ordinaria:10 €
  • Alumnos ULE:5 €
  • Alumnos de otras universidades:10 €
  • Desempleados:5 €
  • Alumnos del Máster Universitario en Investigación en Ciberseguridad :0 €
  • Alumnos del Máster Universitario en Robótica e Inteligencia Artificial:0 €
  • Alumnos del Máster Universitario en Ingeniería Informática:0 €
  • Alumnos del European Master in Law, Data and AI:0 €
Objetivos

·      Conocer qué es la visión artificial y el procesado de lenguaje natural y cómo pueden aplicarse a la ciberseguridad.

·         Conocer herramientas de procesamiento de imágenes.

·         Conocer herramientas de procesado de texto.

·        Conocer el contexto y los problemas generados por campañas de Smishing.

·       Explorar las aplicaciones de la visión artificial y el procesado de lenguaje en el campo de Smishing.



Competencias y resultados de aprendizaje

·     Capacidad para comprender los conceptos fundamentales relacionados con el Smishing y la Inteligencia Artificial.

·     Capacidad para comprender en qué consiste la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural.

·     Identificar los riesgos y desafíos asociados a la ciberseguridad en relación con Smishing

·     Capacidad para utilizar de herramientas de procesado de imágenes y texto.

  • Capacidad para analizar y detectar señales de alerta en Smishing utilizando técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial.


Programa

1.    Introducción a la visión artificial, procesado del lenguaje, y sus aplicaciones en ciberseguridad.

2.    Introducción básica a Visión Artificial. Ejemplos prácticos con Python y librerías de procesado.

3.  Aplicación de algoritmos NLP para entrenar modelos clasificadores de texto.

4.    Caso Práctico: Extracción de texto de una imagen Smishing, y análisis del texto extraído.



Criterios de evaluación
Se exigirá la asistencia de al menos el 80% de las sesiones presenciales/online.

Se valorará la asistencia y participación.




Director/es
  • Eduardo Fidalgo Fernández. Profesor Contratado Doctor.. Escuela de Ingeniería Industrial, Informática y Aeroespacial. Universidad de León.
Profesorado/Ponentes
  • Alicia Martínez Mendoza. Investigador Predoctoral. Escuela de Ingenierías Industrial, Informática y Aeroespacial. Universidad de León.

  • Pablo Blanco Medina. Investigador contratado por el proyecto LUCIA. Universidad de León.
Departamento / Centros Implicados

        Cátedra Institucional de Ciberseguridad

        Grupo de Investigación: GVIS (Grupo de Visión y Sistemas Inteligentes)

        Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Sistemas y Automática

        Escuela de Ingeniería Industrial, Informática y Aeroespacial




Entidades colaboradoras
  • Cátedra de Ciberseguridad