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Curso en IA en Sistemas SIEM para Detección de Amenazas + 8 Créditos ECTS
100% Online
3 Meses
Flexibilidad horaria
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE SIEM Y EL ECOSISTEMA DE CIBERSEGURIDAD
- Conceptos fundamentales de SIEM
- Ecosistema contemporáneo de ciberseguridad
- Marcos normativos y estándares de seguridad
- Arquitecturas de despliegue SIEM
- Fuentes de datos y tipos de eventos
- Challenges y limitaciones de SIEM tradicionales
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MACHINE LEARNING PARA CIBERSEGURIDAD
- Fundamentos de machine learning en ciberseguridad
- Algoritmos de aprendizaje automático para detección de amenazas
- Ingeniería de características para datos de seguridad
- Redes neuronales y aprendizaje profundo
- Métodos de conjunto y fusión de modelos
- Evaluación y validación de modelos
- Desafíos en aprendizaje automático para ciberseguridad
UNIDAD DIDÁCTICA 3. RECOPILACIÓN Y NORMALIZACIÓN DE DATOS PARA SIEM CON IA
- Arquitecturas de recopilación de datos
- Técnicas de análisis sintáctico y normalización
- Calidad de datos y validación
- Pipelines de procesamiento en tiempo real
- Almacenamiento e indexación de datos
- Preparación de datos para modelos de IA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DETECCIÓN DE AMENAZAS BASADA EN COMPORTAMIENTO CON IA
- Fundamentos del análisis comportamental en ciberseguridad
- Técnicas de machine learning para detección comportamental
- Implementación de baselines comportamentales
- Algoritmos avanzados de detección de anomalías
- Casos de uso y aplicaciones prácticas
- Métricas y evaluación de rendimiento
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CORRELACIÓN DE EVENTOS Y ALERTAS INTELIGENTES
- Fundamentos de la correlación de eventos
- Algoritmos de inteligencia artificial para correlación
- Diseño de reglas de correlación inteligentes
- Clustering temporal y análisis de patrones
- Sistemas de alertas inteligentes y priorización
- Implementación práctica de sistemas de correlación
- Casos de uso avanzados
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS FORENSE DIGITAL Y RESPUESTA A INCIDENTES CON IA (GOOGLE CHRONICLE)
- Fundamentos del análisis forense digital con IA
- Google Chronicle: plataforma de análisis forense inteligente
- Técnicas de IA para análisis forense acelerado
- Automatización de la respuesta a incidentes
- Timeline reconstruction y análisis de cadenas de ataque
- Integración con ecosistemas de respuesta
- Aspectos legales y de cumplimiento
- Métricas y KPIs para forense con IA
- Casos de estudio y aplicaciones prácticas
UNIDAD DIDÁCTICA 7. AUTOMATIZACIÓN DE LA RESPUESTA CON SOAR E IA
- Fundamentos de SOAR y automatización inteligente
- Diseño de workflows inteligentes
- Playbooks dinámicos e inteligencia de amenazas
- Integración multi-herramienta y orquestación
- Toma de decisiones automatizada y escalado
- Medición de efectividad y optimización continua
- Casos de uso avanzados y especializados
- Consideraciones de seguridad y gobernanza
- Implementación y mejores prácticas
- Tendencias futuras y evolución
UNIDAD DIDÁCTICA 8. IMPLEMENTACIÓN Y DESPLIEGUE DE SOLUCIONES DE IA
- Planificación estratégica para Implementación de IA
- Selección y evaluación de tecnologías
- Diseño de arquitecturas de IA para SIEM
- Gestión de datos e ingeniería de características
- Desarrollo y entrenamiento de modelos
- Pruebas, validación y control de calidad
- Despliegue y operación en producción
- Monitoreo, mantenimiento y mejora continua
- Gestión de riesgos y consideraciones éticas
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación
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