Grado en Ciberseguridad e Inteligencia Artificial
E.T.S. de Ingeniería Informática, Universidad de Málaga
Plan 2023, 240 ECTS, 4 cursos
- Periodo
- 2024 – 2028 (previsto)
- Estado
- cursando 3.º (curso 2026/27)
Estudiante de Ciberseguridad e IA en la Universidad de Málaga
Desarrollo software con IA, seguro desde el diseño
Construyo aplicaciones que usan inteligencia artificial y las diseño para ser seguras desde el principio.
Disponible para prácticas
Entre la IA, la ciberseguridad y el software.
Estudio el Grado en Ciberseguridad e Inteligencia Artificial en la Universidad de Málaga, un grado que reparte su peso entre informática, IA, ciberseguridad y la intersección entre ambas. Mi perfil está justo ahí: desarrollo software que usa IA y lo diseño para ser seguro desde el principio.
En IA he trabajado machine learning supervisado, no supervisado y por refuerzo, y ahora deep learning. En ciberseguridad, desarrollo seguro, criptografía, seguridad de redes y, este curso, pentesting y análisis de malware.
Me interesa la seguridad en las dos direcciones: usar IA para proteger sistemas y proteger los propios sistemas que usan IA.
- Formación
- GCIA, Universidad de Málaga
- Enfoque
- IA aplicada, software seguro
- Lenguajes
- Python, C, JavaScript, SQL
- Idiomas
- Chino (nativo), inglés (B1, en curso)
- Estado
- Estudiante, disponible para prácticas
Formación
Informática
- Programación I y II(cursada)
- Sistemas Operativos(cursada)
- Bases de Datos(cursada)
- Arquitectura de Sistemas Virtualizados(en curso)
Inteligencia Artificial
- Aprendizaje Computacional I y II(cursada)
- Algoritmos de Búsqueda y Optimización(cursada)
- Aprendizaje Profundo(en curso)
Ciberseguridad
- Programación Segura(cursada)
- Seguridad en Servicios y Protocolos de Internet(cursada)
- Seguridad en Aplicaciones Web(cursada)
- Pentesting y Hacking Ético(en curso)
IA + Ciberseguridad
- Inteligencia de Malware(en curso)
- Ciberseguridad en Sistemas de IA (próximo cuatrimestre)
- Sistemas de IA Ciberseguros (4.º)
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1.º curso — cursado
Fundamentos de Ciberseguridad Fundamentos de Redes Telemáticas Matemáticas I Programación I Representación del Conocimiento y Razonamiento Arquitectura de Computadores Fundamentos de Inteligencia Artificial Identidad Digital y Privacidad Matemáticas II Programación II
2.º curso — cursado
Aprendizaje Computacional I Probabilidad y Estadística Programación Segura Seguridad en Servicios y Protocolos de Internet Sistemas Operativos Algoritmos de Búsqueda y Optimización Computacional Aprendizaje Computacional II Bases de Datos Ingeniería del Software Seguro Seguridad en Aplicaciones Web
3.º curso — en curso
1.er cuatrimestre (en curso): Aprendizaje Profundo Arquitectura de Sistemas Virtualizados Inteligencia de Malware Pentesting y Hacking Ético Seguridad en Entornos Industriales y Robotizados (optativa)
2.º cuatrimestre: Ciberseguridad en Sistemas de IA Informática Forense y Ciberdelincuencia Minería de Datos Robótica Inteligente Procesamiento del Lenguaje Natural (optativa)
4.º curso
Gestión Inteligente de Anomalías y Ciberincidentes Seguridad en Entornos Móviles Sistemas Biométricos Sistemas de IA Ciberseguros Aspectos Sociales, Éticos y Legales Trabajo Fin de Grado Prácticas Académicas Externas
Competencias
Software
Programación en C y Python
- Detalle
- Punteros y memoria dinámica en C; orientación a objetos, excepciones y generadores en Python
- Dónde lo aprendí
- Grado
Desarrollo web
- Detalle
- HTML, CSS y JavaScript en cliente; aplicaciones dinámicas con Flask en servidor
- Dónde lo aprendí
- Grado
Bases de datos
- Detalle
- Modelo relacional, SQL y PL/SQL, y seguridad: usuarios, privilegios y auditoría
- Dónde lo aprendí
- Grado
- Dónde lo aplico
- HoySeSale
Pruebas unitarias
- Detalle
- Tests con unittest y cobertura en Python; tests de smart contracts con Hardhat
- Dónde lo aprendí
- Grado + Curso Blockchain
- Dónde lo aplico
- MarketplAIs
Smart contracts y Web3
- Detalle
- Contratos en Solidity y aplicaciones descentralizadas con Next.js
- Dónde lo aprendí
- Curso Blockchain
- Dónde lo aplico
- MarketplAIs
Apps móviles multiplataforma Estado: previsto
- Detalle
- Una sola base de código para Android, iOS y web con Flutter
- Dónde lo aprendí
- HoySeSale
- Dónde lo aplico
- HoySeSale
Herramientas: Python, C, Dart, HTML/CSS/JS, Flask, FastAPI, Flutter, Next.js, SQL, PL/SQL (Oracle), PostgreSQL, Solidity, Hardhat, Scaffold-ETH 2
IA / ML
Machine learning
- Detalle
- Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo (clasificación, regresión, clustering, PCA, Q-learning)
- Dónde lo aprendí
- Grado
- Dónde lo aplico
- TFG
Deep learning Estado: en curso
- Detalle
- Redes convolucionales, recurrentes y LSTM, transformers, GANs y autocodificadores, para visión y lenguaje
- Dónde lo aprendí
- Grado
- Dónde lo aplico
- TFG
Optimización y metaheurísticas
- Detalle
- Algoritmos evolutivos, nubes de partículas, recocido simulado y búsqueda en juegos (minimax, MCTS)
- Dónde lo aprendí
- Grado
Fine-tuning de modelos Estado: en desarrollo
- Detalle
- Adaptación de modelos de reconocimiento de voz (Whisper, wav2vec2) y ensembles
- Dónde lo aprendí
- TFG
- Dónde lo aplico
- TFG
RAG y agentes con LLMs Estado: previsto
- Detalle
- Búsqueda semántica con embeddings y respuestas generadas con contexto
- Dónde lo aprendí
- HoySeSale
- Dónde lo aplico
- HoySeSale
Computación en GPU Estado: previsto
- Detalle
- Aceleración con CUDA y entrenamiento de redes profundas en GPU
- Dónde lo aprendí
- Curso NVIDIA (2026/27)
Herramientas: scikit-learn, pandas, NumPy, Matplotlib, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, CUDA, Gemini API, pgvector
Ciberseguridad
Desarrollo seguro
- Detalle
- Vulnerabilidades de memoria en C, OWASP Top 10, modelado de amenazas y privacidad por diseño
- Dónde lo aprendí
- Grado
- Dónde lo aplico
- HoySeSale
Criptografía e identidad digital
- Detalle
- Cifrado, hashing, TLS, PKI, autenticación y control de acceso
- Dónde lo aprendí
- Grado
- Dónde lo aplico
- HoySeSale (autenticación)
Seguridad de redes y sistemas
- Detalle
- TCP/IP, cortafuegos, VPN, detección de intrusiones, bastionado de Linux y seguridad en entornos industriales
- Dónde lo aprendí
- Grado (industrial: en curso)
Pentesting de redes y web Estado: en curso
- Detalle
- Reconocimiento, escaneo, explotación controlada e informes
- Dónde lo aprendí
- Grado
Auditoría de smart contracts
- Detalle
- Análisis de vulnerabilidades en contratos, informes de hallazgos y pruebas de concepto
- Dónde lo aprendí
- Curso Blockchain
Herramientas: Kali Linux, Burp Suite, Wireshark, Valgrind (por confirmar)
IA + Ciberseguridad
Análisis y detección de malware con ML Estado: en curso
- Detalle
- Análisis estático (ficheros PE, firmas, ofuscación) y dinámico (sandbox, monitorización), y clasificadores y clustering para detectarlo
- Dónde lo aprendí
- Grado
Herramientas: por confirmar
Sistemas
Linux y shell scripting
- Detalle
- Scripts, procesos, hilos y señales POSIX
- Dónde lo aprendí
- Grado
Virtualización y contenedores Estado: en curso
- Detalle
- Hipervisores, contenedores y redes virtuales
- Dónde lo aprendí
- Grado
- Dónde lo aplico
- HoySeSale
Herramientas: Linux / Bash, Git, Docker
Proyectos
Cómo funciona MarketplAIs
Cliente de IAMCP
MarketplaceScaffold-ETH 2
Agente de IAERC-8004
Red BaseUSDC, x402
MarketplAIs — marketplace descentralizado de agentes de IA
Áreas: IA + Ciberseguridad, Software
Qué demuestra: construir en equipo un sistema que une IA y blockchain, y verificar sus smart contracts con tests
Proyecto final del Curso de Blockchain (6 ECTS). Marketplace descentralizado donde agentes de IA autónomos ofrecen sus capacidades (análisis de datos, generación de código, resúmenes) y cobran por petición. Los agentes tienen identidad y reputación verificables on-chain (ERC-8004) y los pagos son micropagos en USDC sin cuentas (protocolo x402), sobre la red Base. Incluye un servidor MCP para que clientes de IA externos busquen y ejecuten agentes del marketplace.
- Equipo
- 3 personas, todos participaron en todas las partes
- Parte de Yusen
- Tests de todas las funciones del contrato del marketplace, una fase del flujo de pago en el backend, iteraciones sobre el frontend y exposición de la parte técnica en la presentación final
- Stack
- Solidity, Hardhat (tests), Scaffold-ETH 2, Next.js
Cómo funciona el asistente
Voz disártricaTORGO, UASpeech
Modelos ajustadosWhisper, wav2vec2
EnsembleROVER
Texto en la appFastAPI
Asistente de comunicación para habla disártrica
Áreas: IA / ML, Software
Qué demuestra: adaptar modelos de reconocimiento de voz a un problema real con impacto social
Fine-tuning de Whisper y wav2vec2 sobre datasets de habla disártrica (TORGO, UASpeech), combinados con un ensemble por selección de confianza y combinación tipo ROVER, evaluado con WER y CER. Backend FastAPI y app móvil como demostración.
Mensaje clave: la aportación es el pipeline de fine-tuning y ensemble; la app es la interfaz
- Stack
- Python, PyTorch / Hugging Face, FastAPI, app móvil (por confirmar)
Cómo funciona HoySeSale
ConsultaFlutter
BackendFastAPI
Búsqueda semánticaPostgreSQL, pgvector
RespuestaGemini
HoySeSale — recomendador de ocio nocturno con agente IA
Áreas: IA + Ciberseguridad, Software
Qué demuestra: diseñar desde cero una app con IA y con la seguridad y la privacidad pensadas desde el principio
App móvil (Android, iOS y web con un solo código) centrada en un chat con un agente IA que recomienda discotecas según gustos, presupuesto y ambiente. Tiene también una búsqueda por filtros que no usa IA, un foro de reseñas y sugerencias sociales.
Cómo funciona la IA: RAG. La consulta del usuario se convierte en un vector, se buscan las discotecas más parecidas en PostgreSQL con pgvector y Gemini redacta la respuesta con ese contexto. Los filtros de distancia y precio se aplican antes de la búsqueda semántica.
Seguridad desde el diseño: Ninguna clave de API en la app; contraseñas con Argon2 y bloqueo tras intentos fallidos; login con Apple, Google, magic link o email; CAPTCHA y bloqueo de emails desechables; pre-moderación del foro contra reseñas falsas; la ubicación del usuario no se guarda por defecto; base de datos no expuesta a internet, validación con Pydantic y consultas parametrizadas.
Dato a destacar: la planificación se hizo con ayuda de IA, pero el código se escribe a mano
- Stack
- Flutter (Dart), FastAPI (Python), PostgreSQL + pgvector, Gemini API, Google Places API, Docker, Caddy, pytest
Trayectoria
-
2024 → hoy
Grado en Ciberseguridad e IA
Formación en machine learning y deep learning, desarrollo seguro, seguridad de redes y sistemas, pentesting y análisis de malware.
-
Feb 2026 – Jul 2026
Curso de Blockchain
18 ECTS en Solidity, auditoría de smart contracts y desarrollo Web3. Proyecto final en equipo: MarketplAIs, un marketplace descentralizado de agentes de IA.
-
Oct 2026 – Nov 2026
Curso NVIDIA DLI: CUDA + Deep Learning
Aceleración en GPU con CUDA y deep learning sobre GPU, con certificación oficial de NVIDIA.
Cursos y certificaciones
Curso de Blockchain
18 ECTS: ecosistema blockchain, Solidity, auditoría de smart contracts, desarrollo Web3, despliegue de infraestructuras blockchain y proyecto final (MarketplAIs).
- Web del curso
- nics.uma.es/Blockchain
- Certificado
- por confirmar
Curso NVIDIA DLI: CUDA + Deep Learning
Aceleración en GPU con CUDA y deep learning sobre GPU (redes convolucionales, transformers, GANs, aprendizaje por refuerzo).
Certificación oficial de NVIDIA al completarlo.
- Web del curso
- nvidiadli.uma.es
CV
Contacto
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