Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Cybersecurity

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 220551-D Kod Erasmus / ISCED: 04.2 / (0410) Biznes i administracja
Nazwa przedmiotu: Cybersecurity
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Major courses for AAB - masters
Przedmioty obowiązkowe na programie SMMD-ADA
Punkty ECTS i inne: 4.50 (zmienne w czasie)
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
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

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

Metody i kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 60.00%

egzamin testowy: 20.00%

egzamin ustny: 0.00%

kolokwium: 0.00%

referaty/eseje: 20.00%

ćwiczenia: 0.00%

inne: 0.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (w trakcie)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-18
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2022-02-19 - 2022-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Wykład - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.