Investigación
Líneas de Investigación Detalladas
IA para Ciberseguridad y Ciberdefensa
Esta línea de investigación aborda el diseño de sistemas inteligentes para la detección precoz de amenazas complejas, conciencia situacional cibernética en tiempo real, protección activa de infraestructuras críticas y plataformas de simulación de ciberdefensa. Nos centramos en desarrollar modelos capaces de analizar flujos masivos de logs, clasificar comportamientos sospechosos (como APTs) y sugerir acciones de mitigación recomendadas basadas en evidencia táctica.
Temas específicos
- •Detección y clasificación automatizada de malware en entornos heterogéneos.
- •Visualización e indicadores clave para la Conciencia Situacional Cibernética.
- •Simulación hiperrealista y gamificación para entrenamiento táctico en ciberdefensa.
- •Sistemas de recomendación de mitigación ante incidentes de seguridad.
Aprendizaje Federado y Descentralizado
Investigamos la computación colaborativa y el entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial de forma distribuida, sin centralizar los datos originales de los clientes. Esta línea es clave para desplegar ciberseguridad en redes de Internet de las Cosas (IoT), donde los datos locales de dispositivos domésticos o sensores biométricos son privados. Nos enfocamos en mejorar la convergencia, adaptabilidad y seguridad de estos modelos distribuidos.
Temas específicos
- •Aprendizaje federado multimodal para detección distribuida de malware en IoT.
- •Robustez de los modelos colaborativos ante ataques de envenenamiento (poisoning).
- •Mecanismos de incentivos y optimización de recursos en redes descentralizadas.
- •Privacidad diferencial y criptografía ligera aplicada al aprendizaje inteligente.
EEG, Bioseñales y Neuromarketing
El análisis de señales cerebrales mediante Electroencefalografía (EEG) permite conocer las respuestas cognitivas y afectivas directas de los sujetos. Esta línea aborda el preprocesamiento de series temporales de EEG, la remoción automática de ruido muscular y ocular basado en IA, la detección de engagement o atención, y su aplicación en escenarios de toma de decisiones y neuromarketing multisujeto.
Temas específicos
- •Modelado de redes neuronales optimizadas para series temporales fisiológicas.
- •Adaptación de dominio (Domain Adaptation) para generalización inter-sujeto.
- •Fusión multimodal (EEG combinada con otras bioseñales como ECG o GSR).
- •Clasificación en tiempo real en laboratorios de neuromarketing.
Inteligencia Artificial Explicable y Confiable
Para que la IA se adopte en sectores críticos como la ciberdefensa o la medicina, los modelos no pueden ser cajas negras. Esta línea investiga la explicabilidad de las decisiones de los modelos, la trazabilidad de los datos de entrenamiento, la validación formal de modelos neuronales y el diseño de interfaces de soporte de decisiones que proporcionen explicaciones claras y basadas en evidencia.
Temas específicos
- •Trazabilidad de recomendaciones automáticas de mitigación.
- •Evaluación de la fidelidad y consistencia en explicaciones locales (LIME, SHAP).
- •Modelos de IA basados en evidencia y soporte cognitivo para analistas humanos.
- •Evaluación ética del uso de la IA en defensa e inteligencia militar.