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trabajos dirigidos

Una selección de los trabajos fin de máster y fin de grado que he dirigido. Cada uno enlaza a su memoria completa en e_Buah, el repositorio institucional de la Universidad de Alcalá.

trabajos fin de máster

  1. Miguel Pinto Morales · codirigido con Laura María Cornejo Bueno
    Máster Universitario en Ciberseguridad, 2026

    TTPAutoGraph, una herramienta de código abierto en Python que extrae de informes de amenazas en PDF las TTPs de MITRE ATT&CK (con TTPXHunter, basado en SecureBERT) y los indicadores de compromiso, y los representa como grafos interactivos para comparar informes y perfilar grupos APT. Se valida con el dataset CTI-HAL, anotado por analistas.

    inteligencia de ciberamenazas · TTPs · MITRE ATT&CK · SecureBERT · grupos APT · Texto completo en e_Buah

  2. David Duque Gómez · codirigido con Laura María Cornejo Bueno
    Máster Universitario en Ciberseguridad, 2026

    Un pipeline reproducible que procesa informes CTI en PDF y extrae TTPs e indicadores de compromiso con TTPXHunter y con un modelo de lenguaje de gran escala (Claude), e incorpora el contenido visual de los informes con un modelo multimodal. El resultado es un dataset unificado de 1.673 informes, pensado como base para atribuir ataques a grupos APT.

    inteligencia de ciberamenazas · TTPs · atribución · modelos de lenguaje · dataset · Texto completo en e_Buah

  3. Eva María Bernat Fernández
    Máster Universitario en Ciberseguridad, 2026

    Un marco para medir la calidad de la inteligencia de ciberamenazas que se comparte en abierto, aplicado a casi 20.000 pulses de LevelBlue OTX. Se normalizan y enriquecen con MITRE ATT&CK, MISP Galaxy y Malpedia, se comparan con CIRCL usando VirusTotal como referencia y se prueba la atribución de adversarios mediante NMF; la calidad de origen condiciona la de la atribución.

    inteligencia de ciberamenazas · calidad de datos · LevelBlue OTX · atribución · VirusTotal · Texto completo en e_Buah

  4. Bianca Natalia Cerutti
    Máster Universitario en Ciberseguridad, 2026

    Un análisis de ciberinteligencia de la evolución del ransomware entre 2020 y 2026, con más de 25.000 ataques, 800 vulnerabilidades y 3.000 técnicas. Muestra el paso a la doble extorsión, la fragmentación en grupos efímeros bajo el modelo RaaS y el creciente peso de los intermediarios de acceso inicial frente a la explotación de vulnerabilidades.

    ransomware · ciberinteligencia · doble extorsión · RaaS · MITRE ATT&CK · vulnerabilidades · Texto completo en e_Buah