Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Cybersecurity

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 220551-D
Kod Erasmus / ISCED: 04.2 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0410) Biznes i administracja Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Cybersecurity
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Major courses for AAB - masters
Przedmioty kierunkowe do wyboru SMMD-FIR
Przedmioty obowiązkowe na programie SMMD-ADA
Punkty ECTS i inne: 4.50 (zmienne w czasie) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Efekty uczenia się:

Wiedza:

Understanding the concept of cybespace and digital economy

Basic knowledge of information security

Understanding the role of operational risk in cybersecurity management

Understanding the role law in cybersecurity

Knowledge of Adversarial Machine Learning

Umiejętności:

Ability for secure usage of smartphoe and digital services

Skills for identification of basic attack vectors

Understanding and basic skills for InfoOps identification

Kompetencje społeczne:

Understanding of privacy concerns in cyberspace

Abbility to recognize the ethical issues in machine learning applications

Zajęcia w cyklu "Preferencje - Semestr zimowy 2026/27" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2026-10-01 - 2027-02-19
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Zajęcia prowadzącego więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Piotr Filipkowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Zajęcia prowadzącego - Ocena

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2026/27" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2026-10-01 - 2027-02-19

Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Piotr Filipkowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Ocena
Skrócony opis:

1. Cyberspace and digital economy

2. Introduction to information security

3. Cybersecurity and risk management

4. Attack vectors according to the MITRE ATT&CK framework

5. Case studies

6. The secure usage of digital services

7. The law in cybersecurity

8. The global digital companies

9. InfoOps in cyberspace

10. Hacking Artificial Intelligence

11. Ethical issues

12. Future trends in cybersecurity
Pełny opis:

The main goal of this class is to give an extensive introduction to the cybersecurity and secure usage of digital services. Additionally the adversarial machine learning (hacking Artificial Intelligence problem) will be discuss extensively.
Literatura:

Literatura podstawowa:

1. Erdal Ozkaya - Cybersecurity: The Beginner's Guide: A comprehensive guide to getting started in cybersecurity, Packt Publishing, 2019

2. https://attack.mitre.org/

Literatura uzupełniająca:

Anthony D. Joseph - Adversarial Machine Learning, Oxford Press, 2020

Uwagi:

Evaluation criteria

Traditional Written Exam (Open questions): 60.00%

Multiple Choice Test (Test questions): 20.00%

Oral Exam: 0.00%

Test: 0.00%

Papers/Essays (Presentation): 20.00%

Other: 0.00%

The threshold percentage of absences (excluding lectures)

defined as the proportion of class hours beyond which the achievement of learning outcomes is deemed unattainable: 50%

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2025/26" (w trakcie)

Okres: 2026-02-21 - 2026-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Piotr Filipkowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

1. Cyberspace and digital economy

2. Introduction to information security

3. Cybersecurity and risk management

4. Attack vectors according to the MITRE ATT&CK framework

5. Case studies

6. The secure usage of digital services

7. The law in cybersecurity

8. The global digital companies

9. InfoOps in cyberspace

10. Hacking Artificial Intelligence

11. Ethical issues

12. Future trends in cybersecurity
Pełny opis:

The main goal of this class is to give an extensive introduction to the cybersecurity and secure usage of digital services. Additionally the adversarial machine learning (hacking Artificial Intelligence problem) will be discuss extensively.
Literatura:

Literatura podstawowa:

1. Erdal Ozkaya - Cybersecurity: The Beginner's Guide: A comprehensive guide to getting started in cybersecurity, Packt Publishing, 2019

2. https://attack.mitre.org/

Literatura uzupełniająca:

Anthony D. Joseph - Adversarial Machine Learning, Oxford Press, 2020

Uwagi:

Evaluation criteria

Traditional Written Exam (Open questions): 60.00%

Multiple Choice Test (Test questions): 20.00%

Oral Exam: 0.00%

Test: 0.00%

Papers/Essays (Presentation): 20.00%

Other: 0.00%

The threshold percentage of absences (excluding lectures)

defined as the proportion of class hours beyond which the achievement of learning outcomes is deemed unattainable: 50%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2025/26" (zakończony)

Okres: 2025-10-01 - 2026-02-20
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Piotr Filipkowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

1. Cyberspace and digital economy

2. Introduction to information security

3. Cybersecurity and risk management

4. Attack vectors according to the MITRE ATT&CK framework

5. Case studies

6. The secure usage of digital services

7. The law in cybersecurity

8. The global digital companies

9. InfoOps in cyberspace

10. Hacking Artificial Intelligence

11. Ethical issues

12. Future trends in cybersecurity
Pełny opis:

The main goal of this class is to give an extensive introduction to the cybersecurity and secure usage of digital services. Additionally the adversarial machine learning (hacking Artificial Intelligence problem) will be discuss extensively.
Literatura:

Literatura podstawowa:

1. Erdal Ozkaya - Cybersecurity: The Beginner's Guide: A comprehensive guide to getting started in cybersecurity, Packt Publishing, 2019

2. https://attack.mitre.org/

Literatura uzupełniająca:

Anthony D. Joseph - Adversarial Machine Learning, Oxford Press, 2020

Uwagi:

Evaluation criteria

Traditional Written Exam (Open questions): 60.00%

Multiple Choice Test (Test questions): 20.00%

Oral Exam: 0.00%

Test: 0.00%

Papers/Essays (Presentation): 20.00%

Other: 0.00%

The threshold percentage of absences (excluding lectures)

defined as the proportion of class hours beyond which the achievement of learning outcomes is deemed unattainable: 50%

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (zakończony)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Piotr Filipkowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

1. Cyberspace and digital economy

2. Introduction to information security

3. Cybersecurity and risk management

4. Attack vectors according to the MITRE ATT&CK framework

5. Case studies

6. The secure usage of digital services

7. The law in cybersecurity

8. The global digital companies

9. InfoOps in cyberspace

10. Hacking Artificial Intelligence

11. Ethical issues

12. Future trends in cybersecurity
Pełny opis:

The main goal of this class is to give an extensive introduction to the cybersecurity and secure usage of digital services. Additionally the adversarial machine learning (hacking Artificial Intelligence problem) will be discuss extensively.
Literatura:

Literatura podstawowa:

1. Erdal Ozkaya - Cybersecurity: The Beginner's Guide: A comprehensive guide to getting started in cybersecurity, Packt Publishing, 2019

2. https://attack.mitre.org/

Literatura uzupełniająca:

Anthony D. Joseph - Adversarial Machine Learning, Oxford Press, 2020

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (zakończony)

Okres: 2024-10-01 - 2025-02-14
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Piotr Filipkowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

1. Cyberspace and digital economy

2. Introduction to information security

3. Cybersecurity and risk management

4. Attack vectors according to the MITRE ATT&CK framework

5. Case studies

6. The secure usage of digital services

7. The law in cybersecurity

8. The global digital companies

9. InfoOps in cyberspace

10. Hacking Artificial Intelligence

11. Ethical issues

12. Future trends in cybersecurity
Pełny opis:

The main goal of this class is to give an extensive introduction to the cybersecurity and secure usage of digital services. Additionally the adversarial machine learning (hacking Artificial Intelligence problem) will be discuss extensively.
Literatura:

Literatura podstawowa:

1. Erdal Ozkaya - Cybersecurity: The Beginner's Guide: A comprehensive guide to getting started in cybersecurity, Packt Publishing, 2019

2. https://attack.mitre.org/

Literatura uzupełniająca:

Anthony D. Joseph - Adversarial Machine Learning, Oxford Press, 2020

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
al. Niepodległości 162
02-554 Warszawa tel: +48 22 564 60 00 http://www.sgh.waw.pl/ kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.3.0.0