Integración de la Ciberseguridad y el Aprendizaje Automático para Aplicaciones en Sistemas de Transporte

Resumen

Explore la integración de la ciberseguridad y el aprendizaje automático en los sistemas de transporte. Conozca los desafíos, la investigación y las soluciones innovadoras para asegurar el Internet de Transporte y los Sistemas de Transporte Inteligente.

Programa de estudio

• Introducción a los Sistemas de Transporte
Visión general de los sistemas de transporte modernos
Papel de la ciberseguridad y el aprendizaje automático
• Fundamentos de la Ciberseguridad en el Transporte
Conceptos y principios clave de ciberseguridad
Amenazas y vulnerabilidades comunes en los sistemas de transporte
• Introducción al Aprendizaje Automático
Conceptos y técnicas básicas de aprendizaje automático
Herramientas y marcos de aprendizaje automático aplicables en el transporte
• Integración de Ciberseguridad con Aprendizaje Automático
Relación simbiótica entre el aprendizaje automático y la ciberseguridad
Estudios de caso: Integraciones exitosas en sistemas de transporte
• Internet de los Sistemas de Transporte (IoT)
Comprensión de la arquitectura y componentes de IoT en el transporte
Desafíos y soluciones de seguridad específicos de IoT
• Sistemas de Transporte Inteligente (ITS)
Definición, componentes y beneficios de ITS
Aplicaciones de aprendizaje automático en ITS para mejorar la seguridad
• Técnicas Avanzadas de Aprendizaje Automático para la Seguridad
Detección de anomalías y análisis predictivo en el transporte
Aplicaciones de aprendizaje profundo para la gestión del tráfico y la seguridad
• Evaluación y Gestión de Riesgos
Metodologías de evaluación de riesgos en sistemas de transporte
Implementación de estrategias de gestión de riesgos con aprendizaje automático
• Estudios de Caso y Aplicaciones Reales
Exploración interactiva de casos de uso recientes
Lecciones aprendidas de implementaciones pasadas
• Investigación e Innovación en Transporte Seguro
Tendencias y tecnologías emergentes
Oportunidades para la innovación y futuras direcciones de investigación
• Implicaciones Éticas, Legales y Sociales
Abordando consideraciones éticas en seguridad y aprendizaje automático
Comprensión del marco legal y cumplimiento
• Taller Práctico y Laboratorio
Implementación de modelos de aprendizaje automático para ciberseguridad
Simulación de ataques y defensas en sistemas de transporte
• Revisión del Curso y Presentaciones de Proyectos
Recapitulación de los conceptos y técnicas clave
Presentaciones de proyectos finales de los estudiantes centradas en soluciones innovadoras

Asignaturas

Ciencia de Datos