Título: Optimización robusta y diferenciable en IA aplicada a ciberseguridad
Universidad que ofrece el proyecto: Universidade de Vigo
Director/a: de Uña Álvarez, Jacobo
Alumno/a: Alonso Dorado, Francisco
Resumen:
Este TFM se centra en el estudio de sistemas de detección en ciberseguridad que integran la toma
de decisiones como un problema de optimización bajo incertidumbre. El objetivo es formular la fase
de decisión (por ejemplo, activación de alertas de ciberataques) mediante técnicas de optimización
diferenciable, incorporando criterios de robustez frente a cambios en la distribución de los datos (data
drift) a través de enfoques de tipo distributionally robust. El trabajo se centrará en combinar técnicas
estadísticas, investigación operativa e IA para diseñar una capa de decisión optimizada, compatible
con los algoritmos de Inteligencia Artificial, y con aplicación en sistemas de ciberseguridad de
detección y respuesta.
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