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Ciberseguridad: los datos, las semillas del caos

Libro - Ciberseguridad: los datos, las semillas del caos | Editorial Universidad Icesi
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Título completo: Ciberseguridad: los datos, las semillas del caos.
Coordinadores: Christian Camilo Urcuqui y Andrés Navarro Cadavid.
Autores: Luisa Fernanda Quintero Fernández, Julián Andrés Rivera Carrillo, Juan Fernando Angulo Salvador, Danna García Trujillo, Miguel Andrés Sarasti Taguado, Alejandro Arce Rendón, Alexander Samacá Burbano, Diego Andrés Torres Primero, Christian Camilo Urcuqui y Andrés Navarro Cadavid.
Editoriales: Editorial Universidad Icesi.
Producción editorial: Claros Editores SAS.
Año de edición: 2023 | ISBN: 978-628-7630-15-4.
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  • Este libro reporta los resultados de cinco proyecos que le dan continuidad a este proceso de investigación, los cuales se enmarcan en una reflesión fundamental: los datos, esos insumos que son cada día más útiles, más esenciales, entrañan el riesgo de crear el caos; evitarlo es función de la ciberseguridad, por eso su desarroollo debe ser constante, no solo debe incorporar las nuevas tecnologías, sino intentar predecir cómo ellas podrían ser aprovechadas por los cibercriminales.

    Cómo citar (APA): Urcuqui, C.C. y Navarro Cadavid, A. (coords.) (2023). Ciberseguridad: los datos, las semillas del caos. Cali: Editorial Universidad Icesi. DOI: https://doi.org/10.18046/EUI/ee.10.2023

  • Tabla de contenido:

    Presentación
    Christian Camilo Urcuqui

    1 / Los datos, las semillas del caos
    Christian Camilo Urcuqui

    2 / Marco conceptual
    Christian Camilo Urcuqui

    3 / Sistemas ágiles y cognitivos para mejorar las buenas prácticas en ciberseguridad para el front-end
    Luisa Fernanda Quintero, Julián Andrés Rivera y Christian Camilo Urcuqui

    4 / Sistemas ágiles y cognitivos para mejorar las buenas prácticas en ciberseguridad para el front-end
    Juan Fernando Angulo Salvador, Danna Sofía García Trujillo,
    Miguel Andrés Sarasti Taguado y Christian Camilo Urcuqui

    5 / Adversarial machine learning con enfoque de black-box para mejorar la robustez en modelos de machine learning
    Alejandro Arce Rendón, Alexander Samacá Burbano y Christian Camilo Urcuqui

    6 / Sistema de detección de fraude para la pasarela de pagos TuCompra S.A.S con inteligencia artificial
    Diego Andrés Torres Primero y Christian Camilo Urcuqui

    Índice de tablas
    Índice de figuras
    Acrónimos

    • Luisa Fernanda Quintero Fernández, Universidad Icesi (Cali, Colombia)
    • Julián Andrés Rivera Carrillo, Universidad Icesi (Cali, Colombia)
    • Juan Fernando Angulo Salvador, Universidad Icesi (Cali, Colombia)
    • Danna García Trujillo, Universidad Icesi (Cali, Colombia)
    • Miguel Andrés Sarasti Taguado, Universidad Icesi (Cali, Colombia)
    • Alejandro Arce Rendón, Universidad Icesi (Cali, Colombia)
    • Alexander Samacá Burbano, Universidad Icesi (Cali, Colombia)
    • Diego Andrés Torres Primero, Universidad Icesi (Cali, Colombia)
    • Icono ORCIDChristian Camilo Urcuqui, Universidad Icesi (Cali, Colombia)
    • Icono ORCIDAndrés Navarro Cadavid, Universidad Icesi (Cali, Colombia)
  • Título (inglés):

    Cybersecurity: data, the seeds of chaos.

    DOI/URL:

    https://doi.org/10.18046/EUI/ee.10.2023

    Editorial(es):

    Universidad Icesi.

    Autor(es):

    Luisa Fernanda Quintero Fernández, Julián Andrés Rivera Carrillo, Juan Fernando Angulo Salvador, Danna García Trujillo, Miguel Andrés Sarasti Taguado, Alejandro Arce Rendón, Alexander Samacá Burbano, Diego Andrés Torres Primero, Christian Camilo Urcuqui y Andrés Navarro Cadavid.

    Palabras clave:

    Machine learning, Intelligent systems, Cyber security.

    ISBN:

    978-628-7630-15-4.

    Fecha de edición:

    Septiembre de 2023.

    No. de páginas:

    150.

    Idioma(s):

    Español.

    Formato(s):

    Libro electrónico.

    Alto x ancho:

    24 x 19 cm

    Colección:

    Edición especial.

    Producto:

    Libro de divulgación.

    Observaciones:

    Incluye referencias bibliográficas.

    Registro DSpace:

    Icono de Repositorio - Contenido en la Nube