Docentes qualificados

Professores com doutorado e experiência acadêmica e empresarial no Brasil e no exterior

Universidade de ponta

A USP é a melhor universidade do Brasil segundo os rankings QS World University e Times Higher Education

Certificado da USP

Mais conhecimento para você e mais peso para o seu currículo

Sobre o mba em gestão de Segurança de Dados

MBA em Gestão de Segurança de Dados é um curso da Universidade de São Paulo (USP), promovido pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) e pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI). Trata-se do primeiro curso à distância da área oferecido por uma universidade pública, e conta com a chancela da USP para proporcionar uma formação de qualidade com o melhor aporte docente disponível na área de segurança de dados.

O objetivo do curso é claro: MUDAR A SUA VIDA PROFISSIONAL EM 12 MESES.

Durante esse período, terá uma oportunidade única e muito interessante: desenvolver soluções para problemas reais da sua empresa, com apoio de mentores e especialistas. Assim, além da capacitação teórica e prática na área de segurança de dados, seu trabalho pode trazer grandes benefícios à empresa em que você atua e, consequentemente, à sua carreira.

EDUCAÇÃO DE QUALIDADE

Nossos tutores são profissionais extremamente capacitados, focados na aproximação da academia com o mercado de trabalho. E o melhor de tudo: eles já têm experiência com iniciativas que conciliam esses dois mundos.

DEDICAÇÃO: 10 horas semanais

o que você vai aprender

Fundamentos

Metodologias
Estado-da-Arte

Teoria e prática

Desenvolvimento
de Projetos

Focos

LGPD

Blockchain

Pentest

IA aplicada em Segurança de Dados

ESTRUTURA DO CURSO

O curso possui carga horária total de 480 horas, e será ministrado online, através de uma plataforma de acesso exclusivo aos alunos. A cada dois meses dedicados a duas disciplinas, um período de 15 dias é reservado ao desenvolvimento do projeto final.
 
Ao término do curso, serão realizados dois encontros presenciais. Em um dos encontros, será aplicada a prova final do curso. No outro encontro presencial, que será realizado exclusivamente no campus da USP em São Carlos-SP, será realizada a defesa da monografia.
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DISCIPLINAS

OBJETIVOS: Esta disciplina aborda uma revisão de rede de computadores, bem como conceitos de segurança de dados, tipos de ataques e características de um atacante.

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OBJETIVOS: Esta disciplina tem como objetivo prover conceitos voltados para governança de TI e governança de dados, proteção de dados e privacidade, gestão de risco e práticas para proteção de dados e governança.
 
 

OBJETIVOS: Com o aumento substancial do uso das Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) dentro das empresas, muitas vezes de forma descontrolada, há vários fatores de risco quando analisamos Segurança da Informação. Esta disciplina tem por objetivo balizar os conceitos gerenciais envolvidos em Segurança da Informação, pautado nas diretrizes da norma NBRISO/IEC 27001. Entender o comportamento do mercado de trabalho, principalmente em pequenas e médias empresas, é fundamental para o mapeamento das oportunidades e também será abordado aqui.

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Esta disciplina tem por objetivo apresentar conceitos, protocolos e elementos de infraestruturas de segurança. Inicia com uma revisão de criptografia, para permitir o correto entendimento de protocolos de segurança de redes, como TLS e IPSec, além dos mecanismos empregados em segurança de redes sem fio. Em seguida, tendo como motivação as principais vulnerabilidades e ataques, o aluno estudará mecanismos de autenticação e controle de acesso, como deve ser uma arquitetura de rede segura, utilização de firewalls e sistemas de detecção de intrusão e os principais aspectos para robustecimento de sistemas operacionais e demais ativos.

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OBJETIVOS: Nesta disciplina serão apresentados os conceitos básicos para aprimorar as habilidades de escrita do aluno utilizando uma linguagem mais formal e científica. Também será apresentado uma metodologia para condução de pesquisas/trabalhos na área de informática na educação para auxiliar os alunos a desenvolverem sua monografia.

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OBJETIVOS: Trata-se de uma disciplina prática, voltada ao conhecimento e aplicação das técnicas forenses no estado da arte em diversas categorias dentro do universo computacional forense, cobrindo análises forenses em sistemas eleitorais (boas práticas e diretrizes inerentes ao meio), detecção de artefatos de edição (speckles) em imagens e vídeos, biometria em áudio (identificação de autoria de voz por análise de assinatura vocal com base em coeficientes cepstrum e inteligência computacional), e por fim, desafios de forense em redes, com foco em internet das coisas (IoT), com foco em monitoramento de armas inteligentes. Todas os tópicos serão fundamentados em casos de estudo práticos de mundo real, porém com dados de entrada gerados digitalmente como simulacros.

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OBJETIVOS: Esta disciplina aborda os principais conceitos de segurança no contexto de computação em nuvem. O componente curricular trabalha não só com o conceito de segurança computacional de um modo geral, mas também com aspectos específicos como: proteção contra DDOS, proteção para aplicações Web e Web APIs, controle e gerenciamento de acesso, proteção da infraestrutura das aplicações, visibilidade SSL e gerenciamento de Bots. Também serão objetos de estudos aspectos relacionados a análise de risco, orientações de segurança, monitoração da qualidade de serviço (QoS), criptografia de dados e registros (logs) e comunicação criptografada.

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OBJETIVOS: Prover ao aluno uma visão geral das plataformas de contabilidade digital distribuída (DLT) como o blockchain. Apresentar também os motivos que levaram ao blockchain, as vantagens, os componentes das DLTs, assim como os aspectos de desempenho e segurança inerentes a cada implementação de blockchain. Finalmente, a disciplina trata também das criptomoedas, das aplicações existentes que usam o blockchain como plataforma-base.

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OBJETIVOS: Esta disciplina aborda a aplicação de técnicas de Inteligência Artificial (IA) para a prevenção, detecção, apresentação e resposta a incidentes de segurança em redes de computadores e sistemas distribuídos. Serão estudadas algumas das principais técnicas de aprendizado de máquina úteis para detecção de anomalias e para classificação de tráfego malicioso. A importância da garantia de privacidade na utilização dessas técnicas será abordada juntamente com os efeitos colaterais causados pela anonimização. Diversas opções de fontes de dados para tomadas de decisão também serão estudadas.

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