Premios a los mejores Trabajos Final de Grado en Big Data y Ciberseguridad 2019/2020

La Universidad de Castilla – La Mancha ha dado a conocer el fallo de la II edición de los premios a los mejores Trabajos Final de Grado (TFG) en Ciberseguridad y Big Data, impulsados por el aula OESÍA-UCLM. El Aula Oesía-UCLM se plantea como una forma de colaboración de la UCLM con la compañía tecnológica Grupo Oesía, que tiene como objetivo 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.

La Universidad de Castilla – La Mancha ha dado a conocer el fallo de la II edición de los premios a los mejores Trabajos Final de Grado (TFG) en Ciberseguridad y Big Data, impulsados por el aula OESÍA-UCLM. El Aula Oesía-UCLM se plantea como una forma de colaboración de la UCLM con la compañía tecnológica Grupo Oesía, que tiene como objetivo 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 Grupo Oesía, de capital 100% español y privado, es uno de los grandes impulsores globales de la innovación gracias a su conocimiento y trabajo puntero tanto en Consultoría y Servicios Avanzados TIC en Big Data, I-Cloud, Ciberseguridad, Smart Cities o Salud digital. A Grupo Oesía pertenece Tecnobit, empresa puntera en el área de ingeniería a nivel mundial y que se encuentra situada en Valdepeñas, todo un referente en productos de Ingeniería avanzada en los sectores de Aeroespacial, Seguridad y Defensa desde hace más de 40 años.
En esta II edición los premios han recaído en dos alumnos de la Escuela Superior en Ingeniería Informática (ESII) de Albacete.
Debido a las especiales medidas de prevención vigentes en la región los galardones han sido entregados en un acto sencillo de muy reducida presencia en la sede de la Universidad de Castilla – La Mancha.

Premio al mejor TFG en Ciberseguridad

El premio al mejor TFG en Ciberseguridad ha sido otorgado a Jesús Gregorio Martínez de los Reyes por su TFG titulado “Seguridad en IoT con honeypots” bajo la supervisión del profesor José Luis Martínez Martínez y el investigador Javier Carrillo Mondejar. Dicho TFG tiene como objetivo 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. 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.

Premio al mejor TFG en BigData

El premio al mejor TFG en Ciberseguridad ha sido otorgado a Jesús Gregorio Martínez de los Reyes por su TFG titulado “Seguridad en IoT con honeypots” bajo la supervisión del profesor José Luis Martínez Martínez y el investigador Javier Carrillo Mondejar. Dicho TFG tiene como objetivo 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. 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.