Investigador Contratado (CyberDataLab)

Mario Quiles Pérez

Investigador en Inteligencia Artificial, Ciberseguridad y Bioseñales Aplicadas.

Soy investigador contratado en el CyberDataLab (CDL) de la Universidad de Murcia, trabajando en inteligencia artificial, ciberseguridad, ciberdefensa, aprendizaje federado y el análisis de bioseñales como el EEG. Mi investigación se centra en el desarrollo de sistemas inteligentes, confiables y aplicados para escenarios del mundo real, incluyendo plataformas de ciberdefensa, aprendizaje descentralizado y análisis de datos multimodales.

Mario Quiles Pérez
Abierto a colaboraciones

Mario Quiles Pérez

Investigador Contratado (CyberDataLab)
Universidad de Murcia

Líneas de investigación

Inteligencia Artificial

Aprendizaje profundo y modelos predictivos aplicados al análisis de series temporales y reconocimiento de patrones.

Ciberseguridad y Ciberdefensa

Sistemas de detección temprana de malware, plataformas de conciencia situacional y protección descentralizada.

Aprendizaje Federado

Modelos de entrenamiento distribuido colaborativo que preservan la privacidad de los datos locales de dispositivos IoT.

EEG y Bioseñales

Procesamiento de ondas cerebrales electroencefalográficas aplicado a la toma de decisiones y respuestas emocionales.

TESIS DOCTORAL

Técnicas de inteligencia artificial para el análisis de señales EEG en escenarios de neuromarketing

Esta tesis doctoral investiga el uso de la Inteligencia Artificial para el análisis de señales EEG en escenarios de neuromarketing. En lugar de centrarse únicamente en modelos predictivos, la tesis aborda tres aspectos complementarios: la estructura del dominio del neuromarketing, las limitaciones prácticas de la adquisición de EEG con pocos canales, y la calidad de los conjuntos de datos (datasets) utilizados en los pipelines de IA. El trabajo se presenta como una compilación de tres artículos publicados que cubren el estado del arte del neuromarketing basado en bioseñales, la reconstrucción de canales de EEG en BCIs de bajo coste, y la evaluación multidimensional de la calidad de los datasets de EEG.

Proyectos seleccionados

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ECYSAP-ECOComisión Europea

European Cyber Situational Awareness Platform - Enhanced Cyberspace Operations

2026-04-022026-06-30Rol en el proyecto: Investigador

Plataforma europea de conciencia situacional cibernética para operaciones mejoradas en el ciberespacio, orientada a la detección precoz y respuesta ante amenazas de defensa.

Conciencia SituacionalDefensa CibernéticaOperaciones Militares
DECIMALOficina Federal para la Adquisición de Defensa armasuisse

DECIMAL: Decentralized Intelligent Multimodal Adaptive Learning for IoT Malware Detection

2025-11-052026-11-23Rol en el proyecto: Investigador

Desarrollo de técnicas de aprendizaje federado y descentralizado inteligente y adaptativo en entornos multimodales para la detección de software malicioso (malware) en dispositivos de Internet de las Cosas (IoT).

Aprendizaje FederadoDetección de MalwareIoTMultimodal AI
CDL-TALENTUMINCIBE (Instituto Nacional de Ciberseguridad)

Desarrollo de profesionales e investigadores en ciberseguridad, ciberdefensa y ciencia de datos. CDL-TALENTUM

2025-05-082026-02-20Rol en el proyecto: Investigador / Mentor

Iniciativa para el fomento, formación y desarrollo de profesionales e investigadores de alta cualificación en áreas críticas de ciberseguridad, ciberdefensa y ciencia de datos aplicada.

CapacitaciónCiencia de DatosCiberdefensa

Publicaciones destacadas

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JOURNAL2026

A Scalable Framework for Multidimensional Quality Assessment and Benchmarking of EEG Datasets

Mario Quiles Pérez, Sergio López Bernal, Eduardo Horna Prat, Luis Montesano Del Campo, Lorenzo Fernández Maimó, Alberto Huertas Celdrán

IEEE Access, vol. 14, pp. 57850-57866

JOURNAL2025

EEG channel reconstruction using convolutional neural networks in limited BCIs: A proposed method for neuromarketing applications

Mario Quiles Pérez, Sergio López Bernal, Eduardo Horna Prat, Luis Montesano Del Campo, Lorenzo Fernández Maimó, Alberto Huertas Celdrán

Applied Soft Computing, vol. 181

Trayectoria académica

2022 — 2026

Contrato Predoctoral de Formación de Personal Investigador

Fundación Séneca — Agencia de Ciencia y Tecnología de la Región de MurciaMurcia, Spain

Investigación doctoral de cuatro años centrada en técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas al análisis de señales de EEG en escenarios de Neuromarketing.

2020 — 2021

Máster Universitario Oficial en Tecnologías de la Información

Universidad de Murcia (Acreditado por ANECA)Murcia, Spain

Especialización avanzada en ciencia de datos, inteligencia artificial y metodologías de investigación en ingeniería informática.

2016 — 2020

Grado en Ingeniería Informática

Universidad de MurciaMurcia, Spain

Formación integral en fundamentos de programación, arquitectura de sistemas, redes, bases de datos y seguridad informática.

¿Hablamos de investigación?

Abierto a colaboraciones en inteligencia artificial aplicada, ciberdefensa e investigación en bioseñales.