IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN DE RIESGOS TI

dc.contributor.authorFerguson Castro, Naia
dc.date.accessioned2023-11-20T17:00:08Z
dc.date.available2023-11-20T17:00:08Z
dc.date.issued2023-11-20
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: Francisco José Soltero Domingo
dc.description.abstractEste trabajo de fin de grado se enfoca en el impacto de la inteligencia artificial en la gestión de riesgos en Tecnologías de la Información (TI). La gestión de riesgos en TI es de vital importancia para las organizaciones, ya que garantiza la seguridad, disponibilidad, integridad y confidencialidad de sus activos de TI, asegurando la continuidad de las operaciones y protegiendo la información sensible en un entorno tecnológico en constante evolución. En este contexto, como la inteligencia artificial esta transformando este proceso. A través de un marco teórico, este trabajo examinará la definición de la gestión de riesgos en TI, su metodología y los estándares y mejores prácticas considerados actualmente. Luego se investigará la inteligencia artificial, sus aplicaciones actuales y se analizará Microsoft Security Copilot, una herramienta de IA en ciberseguridad que transforma la gestión de riesgos de TI en las empresas. Además, se abordarán los aspectos éticos, de seguridad y el marco legal relacionados con el uso de sistemas de IA. Por último, se revisará el marco NIST de IA, uno de los primeros estándares de buenas prácticas para sistemas de inteligencia artificial. En resumen, este trabajo demuestra cómo la inteligencia artificial está revolucionando la gestión de riesgos en TI y su importancia en el entorno actual.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/26187
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rights
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.uri
dc.subjectInteligencia Artificial
dc.subjectGestión de riesgos TI
dc.subjectauditoría TI
dc.subjectEstándares
dc.titleIMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN DE RIESGOS TI
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis

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2023-24-FCEE-N-2176-2176049-n.ferguson.2019-MEMORIA.pdf
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Descripción:
Memoria del TFG