La asignatura Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) introduce los fundamentos teóricos, metodológicos y prácticos del análisis computacional del lenguaje humano, con especial énfasis en su aplicación a problemas propios del ámbito de la seguridad de la información. El curso presenta el PLN como un campo interdisciplinar que articula conceptos de lingüística computacional, inteligencia artificial y aprendizaje automático, orientados a la detección, análisis y mitigación de riesgos en entornos digitales.

El curso está diseñado para adquirir una comprensión sólida de los conceptos fundamentales del PLN, incluyendo la representación del texto, los modelos estadísticos y neuronales, y las arquitecturas modernas basadas en deep learning. Sobre esta base, se diseñarán e implementarán sistemas de PLN capaces de realizar tareas como clasificación de texto, análisis de sentimiento y generación de lenguaje natural, aplicadas a casos de uso relevantes para la ciberseguridad, tales como detección de phishing, análisis de amenazas, monitoreo de comunicaciones digitales y análisis automatizado de incidentes.

El curso introduce la evaluación de sistemas de PLN mediante métricas y técnicas de precisión y eficacia, promoviendo el análisis crítico del desempeño, la robustez y las limitaciones de los modelos en contextos de seguridad. De este modo, la asignatura contribuye a la formación de profesionales en ciberseguridad con capacidades para diseñar, evaluar y utilizar soluciones basadas en lenguaje natural como herramientas estratégicas para la protección de sistemas y datos.

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

RDA 1: Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento de lenguaje natural para analizar información textual proveniente de incidentes de ciberseguridad, a través de técnicas de recolección, limpieza y análisis exploratorio de datos no estructurados.

• Criterio de evaluación 1: Comprensión y análisis de los conceptos de PLN aplicados a textos de ciberseguridad.
• Criterio de evaluación 2: Aplicación de procedimientos de recolección, limpieza y análisis exploratorio del dataset.

RDA 2: Diseñar sistemas de procesamiento de lenguaje natural para detectar y clasificar amenazas presentes en comunicaciones digitales, a través de la construcción de modelos de clasificación de texto, análisis semántico e identificación de señales de ingeniería social.

• Criterio evaluación 1: Diseño e implementación del modelo de clasificación de amenazas textuales.
• Criterio evaluación 2: Diseño del módulo de análisis semántico e identificación de intención maliciosa

RDA 3: Evaluar sistemas de procesamiento de lenguaje natural para apoyar la toma de decisiones en ciberseguridad, a través de técnicas y métricas de precisión, eficacia, explicabilidad e impacto ético de los modelos.

• Criterio evaluación 1: Evaluación técnica de precisión y eficacia del sistema de PLN
• Criterio evaluación 2: Análisis crítico, ético y de explicabilidad del sistema de alertas