Ciberseguridad Industrial (OT): del ataque real a la defensa práctica
SPRI - Enpresa Digitala
La digitalización industrial y la convergencia IT/OT han transformado profundamente la forma en la que operan las plantas industriales, pero también han ampliado de forma significativa su superficie de ataque. Incidentes reales en entornos OT han demostrado que los ciberataques pueden provocar paradas de producción, daños materiales y reputacionales e incluso riesgos para la seguridad de las personas. Esta jornada nace con el objetivo de acercar la ciberseguridad industrial a la realidad de planta, mostrando cómo se materializan los ataques y qué medidas prácticas pueden aplicarse para intentar reducir el riesgo. Las plantas industriales ya no están aisladas. Cada conexión remota, cada sensor conectado y cada actualización de software es una puerta que alguien puede abrir. Los ataques a entornos OT han dejado de ser hipotéticos: ya han parado líneas de producción, manipulado procesos físicos y puesto en riesgo la seguridad de las personas. En esta jornada recorreremos la anatomía de un ciberataque industrial paso a paso, desde el reconocimiento inicial hasta el impacto en planta, analizaremos incidentes reales y trabajaremos las medidas de defensa que se pueden aplicar de forma inmediata. Con demo realista de un ataque APT sobre protocolo OPC-UA en entorno de laboratorio.
Información básica
Tipo de curso: Curso
Ubicación: Auditorio del Parque Tecnológico de Bizkaia. Edificio 101
Modalidad: Híbrido
Formación reglada: NO
Número de plazas: 100 plazas
Tecnologías y áreas de conocimiento
Tecnologías de IA en las que capacita el producto formativo
Fases del ciclo de vida de un proyecto de IA en las que capacita el producto formativo
Áreas de conocimiento tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo
1. Inteligencia Artificial
2. Datos
3. Conectividad y sistemas ciberfísicos
4. Automatización y robótica inteligentes
5. Infraestructuras y computación
Áreas de conocimiento NO tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo
Áreas no relacionadas
Roles que se adecúan al contenido de este curso
En función de las áreas de conocimiento que has asignado a este producto formativo te mostramos los roles adecuados al contenido del mismo.
Curso óptimo para este rol
Data Analyst
Profesional con gran conocimiento del negocio que recopila, procesa y gestiona datos relevantes para la empresa, estando encargado de su análisis estadístico con el objetivo de extraer conclusiones que permitan la toma de decisiones y aportación de valor.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Entendimiento del negocio
Entendimiento de los datos
Curso óptimo para este rol
Data Architect
Profesional que se encarga de definir la estrategia de datos, incluyendo la implantación y gestión de las arquitecturas de inteligencia artificial (IA) creando una gestión integrada de sistemas para centralizar, proteger y mantener las fuentes de datos.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Despliegue de los modelos
Curso óptimo para este rol
Data Engineer
Profesional responsable de diseñar, construir, probar y mantener la arquitectura de datos y procesos.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Preparación de los datos
Curso óptimo para este rol
Data Governance
Profesional que garantiza la calidad y coherencia de los datos, asegurando que son adecuados para su uso en conformidad con las políticas de la compañía.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Preparación de los datos
Curso óptimo para este rol
Data Scientist
Profesional que desarrolla modelos (descriptivos, predictivos o prescriptivos) y herramientas de aprendizaje estadístico para el análisis de datos incluyendo algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas de IA.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Modelado
Evaluación de los resultados
Curso óptimo para este rol
Data Translator
Profesional que tiene conocimientos suficientes tanto en negocio, como técnicos para expresar las necesidades de la organización en un lenguaje que sea válido para que el científico/a de datos pueda realizar los modelos o algoritmos que cumplan los requisitos.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Entendimiento del negocio
Entendimiento de los datos