Masters y MBA online y a distancia

Ciberseguridad, seguridad y protección

Ciberseguridad, seguridad y protección

La ciberseguridad es la totalidad de todas las tecnologías, procesos y procedimientos destinados a proteger redes, computadoras, programas y datos de ataques, daños o accesos no autorizados. En términos de tecnología de la información, toda la seguridad de TI consiste en seguridad cibernética y protección física de la propiedad.

El objetivo de implementar la ciberseguridad es garantizar un buen estado de seguridad para las computadoras, servidores, redes, dispositivos móviles y los datos almacenados en estos dispositivos. Esto incluye protección contra atacantes con intenciones menos honestas. Los ciberataques correspondientes pueden tener como objetivo robar los datos confidenciales de una empresa o un usuario. Por tanto, la ciberseguridad es un factor crítico para las organizaciones gubernamentales como las empresas privadas y especialmente en áreas críticas como la sanidad o las finanzas. Y casi todas las instituciones mencionadas manejan datos personales sensibles.

La ciberseguridad es un área de TI en constante cambio. Las nuevas tecnologías también suelen traer consigo nuevas posibilidades de ataques cibernéticos. Los incidentes de seguridad en empresas o instituciones reconocidas suelen ser efectivos en los medios de comunicación y con el público. De hecho, todos los usuarios y empresas de todos los tamaños tienen que lidiar de forma intensiva con las amenazas, ya que también suelen ser el objetivo de malware o ataques de phishing.

Se requiere una combinación de muchas medidas para proteger organizaciones, empresas, empleados e individuos. Además de las herramientas técnicas y las soluciones de seguridad, esto también incluye la gestión de riesgos y, por último, pero no menos importante, la formación en conciencia de seguridad.

Cuáles son las ciberamenazas típicas?

Es un gran desafío mantenerse al día con las nuevas tecnologías, las tendencias de seguridad y las amenazas correspondientes. Sin embargo, esto es absolutamente necesario para poder proteger los datos y los sistemas contra las amenazas cibernéticas. Las amenazas de seguridad de TI más importantes incluyen:

  • Software malicioso o malware que puede dañar un sistema o usuario con cualquier archivo o programa. Estos incluyen, por ejemplo, virus informáticos, troyanos, gusanos y también software espía.
  • Ataques de ransomware que involucran un tipo especial de malware, a menudo denominados troyanos de chantaje. A menudo, los datos se cifran en un sistema de destino o incluso en una red para obtener un rescate por descifrar los datos.
  • La ingeniería social es la base de muchos ataques y funciona sobre la base de información cuidadosamente investigada de las víctimas potenciales para inducirlas a interactuar. Por ejemplo, para obtener acceso a información confidencial que de otro modo estaría protegida.
  • Cuando el phishing suele enviarse correos electrónicos fraudulentos que aparentemente provienen de fuentes acreditadas. Aquí, también, el objetivo es capturar datos confidenciales, como la información de inicio de sesión, para usarlos en futuros ataques.

Qué áreas cubre la ciberseguridad?

La implementación de una ciberseguridad integral requiere esfuerzos conjuntos en todos los segmentos de la tecnología de la información. Las áreas más importantes incluyen:

  • Seguridad de la aplicación.
  • Seguridad de información.
  • Seguridad de la red.
  • Planificación de la continuidad del negocio y recuperación ante desastres.
  • Procedimientos seguros en el día a día del negocio.
  • Medidas de formación para usuarios finales.

Uno de los mayores problemas para una ciberseguridad confiable es la evolución rápida y continua de muchos riesgos y peligros de seguridad. El enfoque tradicional consiste en centrarse en los sistemas y componentes que más importan a una organización, así como en las principales amenazas conocidas.

Sin embargo, esto significa que los sistemas menos importantes no están adecuadamente protegidos y que no se toman medidas contra amenazas menos amenazantes. Sin embargo, en las condiciones actuales, esto ya no es apropiado. El panorama cambiante de las amenazas requiere un enfoque más proactivo y adaptable.

Cuáles son los beneficios de la ciberseguridad sólida?

Los beneficios de una estrategia de ciberseguridad implementada correctamente incluyen:

  • Proteger a las empresas del malware, el phishing , la ingeniería social y los intentos de chantaje debido al ransomware.
  • Protección de datos y redes.
  • Protección contra usuarios no autorizados.
  • Tiempos de recuperación más cortos en caso de incidentes de seguridad.
  • Protección de usuarios finales en empresas.
  • Fortalecimiento de la confianza de clientes, proveedores y empleados en la empresa.

Cuáles son los desafíos de la ciberseguridad?

Los piratas informáticos cuestionan constantemente el estado de la seguridad de TI, la pérdida de datos, la protección de datos, la gestión de riesgos y las estrategias de seguridad cambiantes. No se vislumbra una tendencia a que el número de ataques disminuya en el futuro. Cuantos más puntos de entrada haya para los ataques, mayor seguridad cibernética se requiere para proteger a los usuarios, las redes y los dispositivos.

Uno de los mayores desafíos para garantizar la ciberseguridad es la evolución constante de los riesgos de seguridad. Con cada nueva tecnología, suele haber una nueva posibilidad de ataque. Como resultado, las organizaciones deben adaptar constantemente sus prácticas para proteger el entorno de TI. Esto significa que todos los elementos de su propia seguridad informática deben comprobarse, adaptarse y actualizarse constantemente. Esto puede plantear grandes desafíos, especialmente para las empresas más pequeñas.

Además, las empresas hoy en día recopilan una gran cantidad de datos personales sensibles, ya sea sobre clientes, proveedores o sus propios empleados. Y estos datos suelen ser un objetivo buscado por los atacantes cibernéticos. A menudo, estos datos ahora también se almacenan en la nube, en cuyo caso se requieren nuevamente medidas de protección especiales.

Sin embargo en un mundo tan globalizado como es el actual, las necesidades del mercado laboral demandan un profesional cada vez más competitivo. Por ello, desde CEUPE, hemos querido apostar plenamente por una formación  en la que nuestro programa de especialización impartido en español, vaya integrado de forma paralela en el aprendizaje del inglés de negocio para poder reforzar el perfil profesional de nuestros alumnos.

El Master de Ciberseguridad online de CEUPE esta diseñado para proporcionar a los estudiantes los conocimientos más completos en el área digital, desde los principios básicos de protección en red, su evaluación y la posterior interpretación, con el objetivo de desarrollar en los futuros profesionales las competencias necesarias para proporcionar a las organizaciones la seguridad que necesitan en la actual sociedad de la información.

Valora este artículo del blog:
Continuar leyendo

El Mundo de la Big Data

El Mundo de la Big Data

“Big Data” (= datos masivos) significa una cantidad de datos que es tan compleja que el software y hardware convencionales ya no pueden manejarlos en las formas tradicionales de procesamiento de datos. Big data en sí mismo es un término sin valor, porque puede, por ejemplo, también se refieren a cantidades inofensivas de datos de investigación. Pero debido a que los datos recopilados también pueden ser personales, como el comportamiento de comunicación o consumo de los usuarios de Internet, el término a menudo tiene connotaciones negativas. Los críticos ven la recogida y, sobre todo, el análisis de estos datos como una vulneración de los derechos personales.

Qué tan grande es el big data?

El término "macrodatos" no se refiere a una cantidad específica de datos. No existe un límite claramente definido a partir del cual los datos masivos puedan describirse como macrodatos. En la práctica, sin embargo, el término se elige a menudo como sinónimo de tamaños que ya no se pueden medir en gigabytes.

Cómo se crean los macrodatos?

El volumen de datos ha alcanzado proporciones inmensas: la cantidad de datos que la humanidad ha acumulado desde el principio hasta 2002 se creó en 2014 en tan solo diez minutos. Según las previsiones, esta montaña de datos seguirá aumentando y duplicándose cada dos años en todo el mundo. La avalancha de datos resulta de la creciente digitalización de todas las áreas de la vida.

Los macrodatos se crean fusionando diferentes fuentes de datos como:

  • Uso de internet móvil
  • Medios de comunicación social
  • Seguimiento geográfico
  • Computación en la nube
  • Medición de constantes vitales
  • Transmisión multimedia

Cuando hablamos de big data, generalmente nos referimos no solo a los datos en sí, sino también a su análisis y uso. Uno trata de encontrar patrones y conexiones y llevarlos al contexto adecuado. El desafío aquí no es solo el enorme volumen de datos, sino también la velocidad de los datos y la variedad de información. Los datos fluyen continuamente a un grupo no estructurado. Deben registrarse, almacenarse y procesarse, si es posible en tiempo real. Para poder leer los datos correctamente y ponerlos en contexto, se requiere una infraestructura de datos sofisticada.

Por otra parte, el término big data proviene del inglés y describe cantidades particularmente grandes de datos. Los datos se caracterizan sobre todo por su tamaño, complejidad, ritmo rápido y la estructura fundamentalmente débil. En el lenguaje normal, el término big data también se utiliza como término colectivo para una gran cantidad de tecnologías digitales. Desde un punto de vista social, estos provocan una conmoción social y, desde un punto de vista técnico, crean una era de nuevas opciones de comunicación y procesamiento digitales. El término big data no es estático, pero está sujeto a cambios continuos. Por regla general, este término se utiliza para describir la tecnología que permite la recopilación y el análisis de estos datos.

La definición de la terminología también permite una subdivisión en tres dimensiones diferentes:

  • Variedad: describe la variedad de fuentes y tipos de datos.
  • Volumen: cubre el volumen y el volumen de datos real.
  • Velocidad: describe la velocidad a la que se generan y transfieren los volúmenes de datos.

Recientemente, la definición se ha complementado con los dos términos valor y validez. Estos representan el valor añadido que la empresa genera con estos datos así como la calidad de los datos que debe garantizarse en la empresa.

Ejemplos de áreas de aplicación para big data

En mercados en rápido movimiento como el actual, las ventajas competitivas son esenciales para construir una buena posición comercial. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos. Al analizar grandes cantidades de datos, se pueden identificar tendencias y patrones en el mercado y así se pueden generar ventajas competitivas. Sin embargo, la realización de ahorros potenciales y la creación de nuevas áreas de negocio se basan a veces en los resultados de estas evaluaciones de datos.

Ejemplo 1: Calificación Crediticia en Bancos

En particular, la concesión de préstamos se puede mejorar con la ayuda de big data. De esta forma, la solvencia de un gran número de clientes puede evaluarse en muy poco tiempo con la ayuda de un análisis de datos correspondiente. Los resultados de dicha puntuación de big data superan con creces las decisiones clásicas de solvencia en términos de objetividad y eficiencia.

Ejemplo 2: Influir en el comportamiento de compra en el Marketing Directo

El marketing es un área de aplicación clásica para el análisis de macrodatos. En marketing, sin embargo, se trata menos de los datos en sí mismos que del conocimiento que se puede extraer de los macrodatos. Se pueden tomar las decisiones correctas sobre esta base y se pueden implementar las medidas más rentables. La evaluación de los datos proporciona un conocimiento importante y fundamental sobre los clientes, quiénes son, qué quieren, dónde compran y obtienen información y cómo quieren ser contactados.

Con los resultados del análisis de big data, los expertos en marketing aprenden cómo se puede influir en la lealtad del cliente y cómo se pueden recuperar los clientes perdidos. Y este conocimiento, a su vez, permite un uso específico y eficaz del presupuesto de marketing.

Otras áreas en las que puede beneficiarse del big data:

  • Investigación médica: al analizar datos masivos, los profesionales médicos pueden encontrar las mejores soluciones y planes de terapia para los pacientes.
  • Industria: gracias al uso de sus propios datos de máquina, las empresas pueden aumentar la eficiencia de su producción y así trabajar de manera más sostenible.
  • Economía: los macrodatos permiten a las empresas conocer mejor a sus clientes y adaptar mejor las ofertas a ellos.
  • Energía: para adaptar el consumo de energía a las necesidades individuales, debe conocer estas necesidades. Los datos de consumo recopilados garantizan un suministro energético sostenible a largo plazo.
  • Marketing: los macrodatos se utilizan a menudo con fines de segmentación en marketing. El objetivo suele ser mejorar la relación con el cliente y aumentar las conversiones en diversas medidas de marketing.
  • Lucha contra el crimen: el gobierno y la seguridad del estado también usan big data - e. B. en el contexto de la lucha contra el terrorismo.

Críticas a las tecnologías de big data

Sin embargo, además de las ventajas indiscutibles, también hay algunas críticas relacionadas con el tema de los macrodatos. Numerosos representantes ven el capitalismo de vigilancia en el análisis de numerosos datos. Pero la protección de datos también es el foco de numerosas discusiones, ya que las empresas tienen la opción de poder siempre asignar los datos a un cliente.

Como conclusión pudiéramos decir que big data es una de las tecnologías futuras relevantes y ayuda a las empresas a generar ventajas competitivas de alta calidad. Por el momento, la tecnología aún está en pañales. A la larga, sin embargo, habrá un gran avance. Debido a la creciente avalancha de datos, hacer frente a ellos es uno de los aspectos más importantes al diseñar soluciones digitales para el éxito empresarial. Por tanto, el big data tendrá una influencia decisiva en la forma en que las empresas, las organizaciones y sus expertos resuelven las tareas en el futuro.

En un mundo tan globalizado como es el actual, las necesidades del mercado laboral demandan un profesional cada vez más competitivo. Por ello, desde CEUPE, dispone del siguiente Máster en Data Science donde te prepararemos para desarrollar tú carrera profesional en ese perfil tan demandado. De la mano de profesionales del sector, donde aprenderás todos los conceptos y herramientas necesarias para este ámbito o mundo tan demandado.

En CEUPE hemos querido apostar plenamente por una formación en la que nuestro programa de especialización impartido en español sea actualizado y ahora más que las empresas cada vez disponen de más datos provenientes de sus procesos de negocios, los cuales necesitan almacenar y procesar para obtener la información de valor que les permita mejorar todos sus procesos productivos. Por todo esto, uno de los perfiles más demandados en la actualidad es el de científico de datos o Data Scientist . El Data Scientist se encuentra en el TOP 5 de los perfiles más demandados a nivel internacional por empresas multinacionales y organizaciones gubernamentales.

Valora este artículo del blog:
Continuar leyendo

Qué es la inteligencia artificial

Qué es la inteligencia artificial

La IA, en pocas palabras, es el intento de transferir el aprendizaje y el pensamiento humanos a la computadora y, por lo tanto, darle inteligencia. En lugar de estar programada para cada propósito, una IA puede encontrar respuestas de forma independiente y resolver problemas de forma independiente.

El objetivo de la investigación de la IA siempre ha sido comprender la función de nuestro cerebro y nuestra mente, por un lado, y poder reproducirlos artificialmente, por el otro. El sueño de la inteligencia artificial es más antiguo que la propia computadora, ya sean "los monstruos de Frankenstein" o personas creadas artificialmente como el homúnculo.

Inteligencia artificial en ciencia ficción y realidad

En ciencia ficción en particular, nos hemos encontrado con el término "inteligencia artificial" y en su mayoría significa robots o computadoras que pueden pensar y actuar de forma independiente. Ya sea para bien, como los "Datos" de Android de "Star Trek" o para mal, como la computadora HAL de la película "2001: Una odisea del espacio". En el arte, son un medio de hacernos preguntas sobre nosotros mismos: ¿Qué hace que un persona que es la inteligencia?

Sin embargo, cuando hablamos de IA en el mundo actual, tiene poco que ver con lo que sabemos de las películas y los libros. En la vida real, solo nos encontramos con IA en secreto: cuando se nos recomiendan nuevos productos en Amazon, cuando las personas son reconocidas automáticamente en las fotos o cuando charlamos con “Alexa” o “Siri” en nuestro teléfono celular.

Definir el término IA

Entonces, ¿qué es una IA? Es difícil de aclarar con claridad. Básicamente, se puede decir que no existe una definición de inteligencia artificial generalmente aplicable, porque el término inteligencia tampoco está claramente definido.

Es por eso que estamos tratando de enfocar el término de manera diferente: en alemán, a menudo se hace una distinción entre IA fuerte e IA débil cuando se trata de la definición de IA. En pocas palabras: IA fuerte significa lo que sabemos de la ciencia ficción. Una máquina que puede resolver problemas de naturaleza general, es decir, todas las preguntas que le haga. Sigue siendo pura fantasía y seguirá siéndolo durante décadas o siglos.

Por otro lado, nos ocupamos de la IA débil en la vida cotidiana: estos son algoritmos, y nada más es una IA, un algoritmo muy complejo, que pueden responder preguntas específicas cuyas soluciones han aprendido de forma independiente de antemano. Una IA no tiene conciencia propia y no muestra comprensión. (Bueno, podría compartir este último con una IA fuerte como Terminator).

Qué puede hacer una IA

Los posibles usos de tales sistemas de IA son gigantes y la mayoría de las personas ni siquiera son conscientes de ello. Revolucionará nuestra economía: el gobierno federal estima que su participación en el valor agregado futuro será de más de un tercio de la producción total para 2025 (PDF, p. 20). La IA puede extraer información de datos que un ser humano nunca podría captar, por ejemplo, porque son demasiado numerosos o los patrones subyacentes son demasiado complejos.

Imagínese si los empleados de YouTube tuvieran que ver manualmente cada video subido y verificar si contenía contenido prohibido o robado. Cada minuto se cargan 400 horas de material en la plataforma. ¡El grupo necesitaría 72,000 empleados solamente que vean videos sin parar durante 8 horas al día para mantenerse al día con la visualización! Una IA gestiona esto durante el proceso de carga, prácticamente en tiempo real.

Las inteligencias artificiales como esta también son muy buenas para capturar datos no estructurados. Esto incluye, por ejemplo, imágenes, videos, textos o grabaciones de sonido, datos que las computadoras no pueden buscar simplemente porque no tienen una forma uniforme o no son valores medidos por sensores. Un algoritmo de búsqueda convencional (como cuando ingresa CTRL + F en este sitio web) puede encontrar el título de una imagen (una fecha estructurada), pero no si Susie Mustermann se muestra en la imagen; esta información no está en ninguna parte, es parte de el contenido de la imagen. Una IA puede hacer eso.

Qué no puede hacer ella

La IA no es un solucionador de problemas generales, todavía no. Puede procesar datos tremendamente bien y reconocer patrones, pero no puede comprenderlos. La inteligencia artificial no tiene sentido común. Si llega a conclusiones erróneas debido a datos insuficientes o mala programación, no lo reconoce (ver apartado “Inteligencia artificial y humanos”). Solo puede proporcionar respuestas a las preguntas específicas para las que fue programado.

Ejemplo de proyectos de IA

  • La IA se ha abierto camino desde hace mucho tiempo en nuestra vida cotidiana. El ejemplo del reconocimiento facial en las redes sociales es uno de muchos. Otro son los asistentes de voz en nuestros teléfonos móviles: Siri, Alexa y compañía. Traductores como Deepl pueden traducir nuestras palabras casi perfectamente a otros idiomas en cuestión de segundos.

Inteligencia artificial y humanos

Como muchas nuevas tecnologías, la IA también alimenta los temores. Un famoso estudio de la Universidad de Oxford en 2013 analizó que el 47 por ciento de todos los trabajos de EE. UU. Están en riesgo de automatización, una proporción significativa de ellos debido a la inteligencia artificial. Tales cifras despiertan temores que conducen a acciones reales: Waymo, la subsidiaria de Google para la conducción automatizada, informa que sus vehículos de prueba fueron atacados varias veces con cuchillos y piedras. Entonces, ¿la IA es una amenaza para los humanos? Una encuesta de Bitkom presenta una imagen mixta: el 62 por ciento de los alemanes ve la IA principalmente como una oportunidad, el 35 por ciento como un peligro. Una encuesta a gerentes también encontró que el 42 por ciento de ellos veían reservas por parte de la fuerza laboral.

La verdad esta en algun lugar enmedio. La IA, sin duda, tomará el control de la mano de obra de los humanos, y si lo hace, entonces en toda su extensión, es decir, ningún humano será necesario para esta tarea. En su mayoría son tareas con un factor de diversión bastante bajo, monótonas y repetitivas por naturaleza: ver videos de vigilancia, responder consultas estándar, buscar documentos.

Al mismo tiempo, sin embargo, se crearán nuevos puestos de trabajo, que estarán respaldados por los innovadores modelos de negocio de IA. Las personas entonces tienen más tiempo para usar su mano de obra para nuevas tareas porque trabajan junto con la IA. Esto permitiría a los abogados dedicar más tiempo a los clientes en lugar de buscar en los archivos durante horas. También está claro que se necesita más educación para preparar a las personas para sus nuevas tareas y darles las habilidades para trabajar con sistemas de IA.

Y, para ser honesto, realmente no tenemos otra opción. Porque la IA se ha abierto camino desde hace mucho tiempo en la vida cotidiana y casi todo el mundo ya la está utilizando, aunque de forma inconsciente, ya sea en el teléfono móvil, para transferencias o para la navegación. Pasará algún tiempo antes de que encontremos IA en todas partes, pero ese momento llegará más temprano que tarde, porque tan pronto como un área se beneficie de la IA, tendrá enormes ventajas sobre sus homólogos humanos y, por lo tanto, los desplazará del mercado.

Sin embargo, es importante hablar de ello y preguntarse dónde está la ética en la máquina. No se trata solo de responsabilidad (“¿Quién tiene la culpa si la máquina tiene un accidente?”), Sino también de la cuestión de cómo queremos dar forma al trabajo en el futuro.

Después de todo, cada IA ​​está programada por una persona, y sabemos dónde comienza y termina nuestra inteligencia. Finalmente, un breve resumen de qué es la inteligencia artificial:

  • La IA es el intento de transferir el aprendizaje y el pensamiento humanos a la computadora
  • La IA fuerte, es decir, las máquinas de resolución de problemas generales, pertenece al campo de la ciencia ficción, la IA débil se utiliza cada vez más en nuestro mundo actual, ya sea en teléfonos móviles, sitios web, redes sociales o coches autónomos.
  • Las IA son valiosas dondequiera que se puedan analizar e investigar muchos datos en busca de patrones
  • El aprendizaje automático es actualmente la rama comercialmente más importante de la IA
  • Las IA necesitan datos como base; además de números, también pueden ser imágenes, videos o sonidos.
  • Las IA pueden procesar datos mejor, con más precisión y más rápido que los humanos, pero no pueden entenderlos
  • Las IA solo se programan ("adiestran") para fines muy específicos y deben volver a capacitarse para otros fines
  • Las IA se harán cargo de las tareas de las personas, pero al mismo tiempo también crearán nuevas áreas de negocio y, por tanto, puestos de trabajo.
  • Las IA no pueden comprender los datos; si se alimentan con datos incorrectos, entregan resultados incorrectos.

Por otra parte existe un máster diseñado por profesorado especializado de empresa expertos en IA, combina conocimiento teórico/práctico y técnico de Inteligencia Artificial junto a los recursos necesarios para definir los requisitos y planificación previos a su ejecución, la detección de oportunidades, y todas sus implicaciones a nivel de negocio. A través de la formación práctica impartida, el alumno contará con los conocimientos y habilidades necesarios para afrontar el reto que supone la implantación de la IA en la actualidad así como de la toma de decisiones en torno a la transformación de la información mediante esta categoría IT.

CEUPE pone a disposición de sus alumnos el Máster de Inteligencia Artificial y lo orienta desde una visión práctica para dotar a todos ellos de la capacidad de desarrollar conocimientos varios relacionados con este campo; desde conceptos básicos fundamentales, técnicas actuales para su implementación y detección de necesidades de aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas.

La tecnología se ha convertido en estos tiempos en el gran aliado estratégico y común del tejido industrial para conseguir un diferencial competitivo, y los estudiantes en este máster se podrán destacar laboralmente en este entorno. 

Valora este artículo del blog:
Continuar leyendo

Que es la norma ISO / IEC 27001

Que es la norma ISO / IEC 27001

La norma internacional ISO / IEC 27001 Tecnología de la información, técnicas de seguridad, sistemas de gestión de seguridad de la información, específica los requisitos para el establecimiento, implementación, mantenimiento y mejora continua de un sistema de gestión de seguridad de la información documentado, teniendo en cuenta el contexto de una organización. Además, la norma contiene requisitos para la evaluación y el tratamiento de los riesgos de seguridad de la información de acuerdo con las necesidades individuales de la organización. Se tienen en cuenta en todo tipo de organizaciones (por ejemplo, empresas comerciales, organizaciones gubernamentales, organizaciones sin fines de lucro). El estándar también se publicó como estándar DIN y es parte de la familia ISO / IEC 2700x.

La norma específica los requisitos para la implementación de mecanismos de seguridad adecuados, que deben adaptarse a las circunstancias de las organizaciones individuales. ISO / IEC 27001 fue diseñado para garantizar la selección de mecanismos de seguridad adecuados para proteger todos los valores (activos) de una empresa.

Su evolución histórica de ISO / IEC 27001 fue en el 2005 y surge de la segunda parte de la norma británica 7799-2 la cual se publica por primera vez como estándar internacional el 15 de octubre de 2005.

ISO / IEC 27001 puede ser aplicable a varias áreas como:

  • La formulación de requisitos y objetivos para la seguridad de la información.
  • Una gestión rentable de los riesgos de seguridad
  • Garantizar la conformidad con las leyes y reglamentaciones.
  • Como marco de proceso para la implementación y gestión de medidas para garantizar objetivos específicos de seguridad de la información.
  • Definir nuevos procesos de gestión de la seguridad de la información.
  • Identificar y definir los procesos de gestión de seguridad de la información existentes.
  • Definir las actividades de gestión de la seguridad de la información.
  • Uso de auditores internos y externos para determinar el grado de implementación de pautas y estándares.

La Seguridad de la información para proteger sus datos

Como empresa, está rodeado todos los días por una gran cantidad de información y datos confidenciales que deben protegerse debido al aumento de los ataques cibernéticos y el robo de datos. Por tanto, el uso responsable de la información es más importante que nunca. Los aspectos de confidencialidad, disponibilidad e integridad son cada vez más importantes en este contexto.

Un sistema de gestión de seguridad de la información (SGSI) en funcionamiento ayuda a su empresa a cerrar los puntos débiles dentro de las estructuras y minimizar los riesgos de seguridad. La norma ISO 27001, reconocida internacionalmente, define los criterios para establecer, introducir, operar, monitorear y mejorar continuamente un SGSI documentado.

Con una certificación según ISO 27001, puede demostrar de forma objetiva y creíble la eficacia de su sistema de gestión de seguridad de la información (SGSI). Esta norma reconocida mundialmente define los requisitos que se imponen a la introducción, implementación, documentación y mejora de un SGSI. Los riesgos existentes para su empresa se identifican, analizan y eliminan mediante medidas cualificadas. De esta manera, protege sus datos confidenciales y mejora la integridad y disponibilidad de sus sistemas de TI.

¿Cuáles son los beneficios de la certificación ISO 27001 en la titulación CEUPE?

  • Protección efectiva de su información, datos y procesos comerciales.
  • Optimización de riesgos y oportunidades al descubrir y eliminar puntos débiles en el manejo de la información.
  • Promover la conciencia de seguridad de su personal.
  • Prueba de confianza frente a clientes, socios comerciales e inversores.
  • Mejora continua de sus procesos de TI.
  • Reducir costos evitando incidentes de seguridad

¿Qué incluye la norma ISO 27001?

Incluyendo disposiciones legales, regulatorias y contractuales, ISO 27001 define los requisitos que se colocan en la estructura, introducción, implementación, monitoreo operativo y documentación de su SGSI. Los riesgos existentes para su empresa se identifican, analizan y eliminan mediante medidas cualificadas. Además de los ataques de piratas informáticos, esto también se aplica a otras interrupciones que provocan interrupciones no planificadas de procesos o incluso paralizan las operaciones comerciales.

ISO 27001 no solo se limita a los procesos de TI, sino que también tiene en cuenta aspectos de la infraestructura como la organización, el personal y los edificios. En última instancia, la seguridad de los datos se está convirtiendo en un factor competitivo cada vez más importante. Esto se aplica sobre todo a los operadores de infraestructuras críticas (KRITIS), que están obligados por la ley BSI a garantizar un nivel mínimo de seguridad informática.

El modelo Planificar-Hacer-Verificar-Actuar en el que se basa la ISO 27001 garantiza la mejora continua en todo ello. Gracias a su estructura de alto nivel, el estándar de seguridad de la información también se puede integrar completamente en un sistema de gestión existente de acuerdo con ISO 9001 o ISO 14001.

¿A qué grupos está dirigida la certificación?

Los estudios de CEUPE Business School en el Master en Ciberseguridad está fundamentalmente dirigido a  grupos o perfiles de interés profesional:

  • Universitarios profesionales que ya estén el ejercicio de la profesión en seguridad informática.

  • Profesionales que trabajando en el medio o similares, deseen una formación más amplia, estratégica y técnica, con una capacitación en profundidad en el área de seguridad de la información en estructuras empresariales.

Su objetivo principal es:

  • El conocer cómo diseñar e implantar el programa de ciberseguridad de una organización.
  • Implantar seguridad ágil en una organización.
  • Aprender a securizar entornos Cloud, de Internet de las Cosas e Industriales.
  • Aprender los retos de ciberseguridad derivados de Blockchain
  • Desarrollar las habilidades necesarias para trabajar como Hacker Ético.
Valora este artículo del blog:
Continuar leyendo

Por qué implantar sistemas de business intelligence en las empresas

Por qué implantar sistemas de business intelligence en las empresas

Las empresas operan con enormes cantidades de datos. Por ejemplo, calculan los gastos e ingresos, determinan el beneficio neto, analizan el tráfico y el número de solicitudes, y hacen un seguimiento de la producción de los productos. Todos los datos para el análisis se almacenan en diferentes formatos y sistemas.

Valora este artículo del blog:
Continuar leyendo