Fallados los premios Aula OESÍA-UCLM a los mejores trabajos fin de grado en Ciberseguridad y Big Data

compartir publicación:

La Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) ha dado a conocer el fallo de la segunda edición de los premios a los mejores trabajos fin de grado (TFG) en Ciberseguridad y Big Data, impulsados por el Aula OESÍA-UCLM, cuyo objetivo es la realización de actividades de docencia, difusión y transferencia del conocimiento en las áreas de Big Data y Ciberseguridad para contribuir al fomento del talento joven castellano-manchego en el ámbito de la tecnología.

El premio al mejor Trabajo Fin de Grado en Big Data ha recaído en Miguel Ángel Cantero Villora por su TFG “Generación automática de playlist de canciones mediante técnicas de minería de datos”. Un trabajo que ha sido tutorizado por los profesores José Antonio Gámez Martín y Juan Ángel Aledo Sánchez, y para el que se ha desarrollado un sistema para la creación o completado de playlists de canciones para el servicio de música en streaming Spotify. A partir de una playlist compuesta por un título y/o un conjunto inicial de canciones, el sistema es capaz de crear una lista desde cero (en el caso de que sólo se le proporcione el título) o completar una lista con canciones relacionadas a las facilitadas por el usuario y el título propuesto.

El premio al mejor TFG en Ciberseguridad ha sido otorgado a Jesús Gregorio Martínez de los Reyes por su trabajo titulado: “Seguridad en IoT con honeypots” bajo la supervisión del profesor José Luis Martínez Martínez y el investigador Javier Carrillo Mondejar. El objetivo del mismo es analizar el mundo del Internet de las Cosas (IoT) desde la perspectiva de los honeypots. “En un mundo en el que cada dispositivo de nuestro entorno, desde nuestro reloj hasta el frigorífico, está conectado a la red, la ciberseguridad se convierte en un elemento esencial”, explica el alumno.

En este TFG se analiza la utilización de honeypots, recursos que actúan como señuelos en la red imitando el comportamiento de dispositivos IoT para que los atacantes lancen ataques contra ellos, mientras el honeypot recopila información sobre ellos. Se permite así identificar el modus operandi de los atacantes, el comportamiento de los mineros de criptomonedas, analizar el ransomware que intentan instalarse en los dispositivos, etc. 

Debido a las especiales medidas de prevención vigentes en la región los galardones han sido entregados en la sede de la UCLM, durante sencillo acto sencillo con presencia muy reducida.


Grupo Oesía

Oesía (www.grupooesia.com) es una compañía de alta tecnología 100% privada y 100% española, referente internacional desde hace más de 40 años en sistemas y productos de ingeniería avanzada para los sectores de aeroespacial, seguridad y defensa y en tecnologías de la información para las administraciones públicas, sanidad digital, banca y seguros, Telco y Hightech e Industria, Servicios y Utilities. 

A través de su compañía Tecnobit realiza el diseño, desarrollo, fabricación y mantenimiento de los más innovadores sistemas en sus principales líneas de actividad: optrónica, comunicaciones tácticas y seguras, conciencia situacional, sistemas electrónicos embarcados, ciberseguridad, espacio y simulación. 

también puede interesarle

a Universidad de Castilla-La Mancha clausura las XIII Jornadas Doctorales del G-9 destacando el talento del futuro académico

La Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) ha sido anfitriona de las XIII Jornadas Doctorales del Grupo 9 de...

La UCLM y el Gobierno regional crean una cátedra para impulsar la profesionalización de la contratación pública

La Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) y la Consejería de Hacienda, Administraciones Públicas y Transformación Digital han firmado...

Gabriela Márquez logra la nota perfecta de la PAU en la UCLM con un 14 y estudiará Medicina en Ciudad Real

Con un 14 sobre 14, Gabriela Márquez García-Moreno ha sido la alumna más brillante de las Pruebas de...

La UCLM desarrolla un método rápido y portátil para detectar en orina un fármaco contra el cáncer de mama

Un equipo de investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha, pertenecientes al grupo SAMAN (Automatización, Simplificación y Miniaturización...