Examinando {{ collection }} por Autor "Moriello, Khalil Alejandro"
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Ítem Seguridad en el ciclo de vida del desarrollo de software:mejores prácticas de Seguridad con DevSecOps(Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas) Cao, Agustín Roque; Moriello, Khalil AlejandroEsta tesis explora la integración de la seguridad en DevSecOps, una metodología ampliamente adoptada en el mercado debido a su capacidad para combinar prácticas de desarrollo, seguridad y operaciones en un ciclo ágil, adaptado a las demandas actuales donde la rapidez de respuesta es crucial. Se incluye una revisión exhaustiva de fuentes y bibliografía relevante, estructurada para proporcionar al lector un aprendizaje teórico progresivo. Posteriormente, se analiza la aplicación práctica de esta metodología en un caso real, detallando el contexto, el proceso de implementación, los resultados obtenidos, las lecciones aprendidas y los pasos a seguir. La tesis funciona como una guía teórico-práctica, ofreciendo recomendaciones y herramientas clave para implementar la seguridad en DevSecOps de manera adecuada y proporcionando un marco para la implementación de prácticas de seguridad en un caso de estudio real. Asimismo, subraya la importancia de adoptar esta metodología de seguridad, destacando los beneficios obtenidos en comparación con enfoques tradicionales.Ítem Técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la SI : Un enfoque actual(Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Estudios de Posgrado) Moriello, Khalil Alejandro; Scolnik, HugoÍtem Técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la SI : un enfoque actual(Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Estudios de Posgrado) Moriello, Khalil Alejandro; Scolnik, HugoHoy en día es sabido que los diseñadores de tecnologías para prevenir ataques informáticos están en constante batalla contra los atacantes. Esto se debe a que las técnicas utilizadas por estos últimos se complejizan y mejoran muchas veces más rápido que las soluciones. Es un aporte interesante estudiar cómo aplicar inteligencia artificial para reducir los tiempos entre el ataque y la detección. El objetivo de este trabajo final de Maestría es proponer un tipo de red neuronal basada en grafos que permita la detección de malware. Así también, se realizará un estudio de tipo descriptivo: se analizarán los tipos y las características de las distintas soluciones existentes. Tanto basadas en el análisis dinámico como en enfoques de Deep learning.