Datos Identificativos 2024/25
Asignatura (*) Análisis Forense de Equipos Código 614530112
Titulación
Máster Universitario en Ciberseguridade
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 2º cuatrimestre
Primero Optativa 3
Idioma
Castellano
Gallego
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Computación
Coordinador/a
Vázquez Naya, José Manuel
Correo electrónico
jose.manuel.vazquez.naya@udc.es
Profesorado
Vázquez Naya, José Manuel
Correo electrónico
jose.manuel.vazquez.naya@udc.es
Web http://moovi.uvigo.es
Descripción general A análise forense de equipos consiste na aplicación de técnicas científicas e analíticas para identificar, preservar, analizar e presentar datos que sexan válidos dentro dun proceso legal.

Esta materia ten unha forte compoñente práctica. Comezarase con unha introdución á informática forense, explicando conceptos clave. A continuación, estudiaranse fundamentos e metodoloxías de análise forense dende un punto de vista xenérico e aplicable a novos casos, pero tamén se estudiarán exemplos concretos baseados en casos reais.

Nas prácticas de laboratorio, o/a alumno/a aprenderá a manexar diferentes ferramentas de análise forense e realizará prácticas simulando problemas reais.

Competencias / Resultados del título
Código Competencias / Resultados del título
A32 HD-12 - Identificar, preservar y analizar evidencias, realizar análisis forense de un sistema de información, y generar informes que sean claros, concisos e inteligibles tanto por expertos como por personas ajenas al ámbito de la seguridad informática
B28 K-12 - Conocer las técnicas y herramientas para la preservación y análisis de evidencias, así como las metodologías adecuadas para la realización de trabajos forenses con validez legal
C11 C-06 - Identificar vulnerabilidades en un sistema real, así como variar sus parámetros y configurarlo para su protección frente a ellas; limitando así la exposición a amenazas conocidas
C13 C-08 - Realizar test de intrusión en entornos prácticos complejos para la identificación de vulnerabilidades, así como para realizar ataques en entornos controlados con juicio crítico y ético
C14 C-09 - Aplicar métodos de investigación forense para el análisis de incidentes o riesgos de ciberseguridad mediante técnicas científicas y analíticas para identificar, preservar, analizar y presentar datos que sean válidos dentro de un proceso legal

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias / Resultados del título
Conocimiento de las metodologías adecuadas para la realización de trabajos forenses con validez legal AP32
BP28
CP14
Capacidad para la realización de análisis forense de los diferentes elementos que forman un sistema de información, en múltiples plataformas y sistemas operativos AP32
BP28
CP11
CP13
Capacidad para generar informes como resultado del análisis forense claros, concisos e inteligibles tanto por expertos como por personas ajenas al ámbito de la seguridad informática AP32

Contenidos
Tema Subtema
1. Introducción al Análisis Forense - Definición y objetivos del análisis forense
- Importancia en el contexto de la ciberseguridad
- Marco legal y ético
- Casos de estudio y ejemplos prácticos
2. Proceso de Análisis Forense - Estándares y buenas prácticas
- Principales fases
3. Adquisición de evidencias - Fundamentos
- Creación de imágenes forenses
- Adquisición de memoria
4. Análisis de evidencias - Análisis del sistema de memoria
- Análisis del sistema de almacenamiento
5. Forense en Sistemas Operativos - Windows
- Linux

Planificación
Metodologías / pruebas Competencias / Resultados Horas lectivas (presenciales y virtuales) Horas trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral A32 B28 C14 10 15 25
Prácticas de laboratorio A32 B28 C11 C13 C14 10 20 30
Prueba práctica A32 B28 C14 2 10 12
Prueba objetiva A32 B28 C14 1 5 6
 
Atención personalizada 2 0 2
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Sesión magistral Clases expositivas de presentación de los conocimientos teóricos de cada uno de los temas. Se fomentará la participación del alumnado.
Prácticas de laboratorio Sesiones prácticas en ordenador, en las que se deben resolver una serie de boletines de ejercicios prácticos propuestos por el profesor. Los ejercicios buscan consolidar los conocimientos presentados en las sesiones magistrales y también fomentar el aprendizaje autónomo del alumnado.
Por cada boletín, el alumnado debe entregar una memoria detallada indicando los pasos seguidos para resolver los ejercicios, aportando evidencias. Se valorará: la calidad de la memoria; la corrección del proceso descrito, de los comandos empleados y de las opciones probadas; la justificación de los pasos seguidos y la propuesta de soluciones alternativas.
Los boletines de ejercicios se publicarán a través de la plataforma de formación del máster. Se impondrá una fecha máxima de defensa para cada boletín, con el objetivo de fomentar el estudio continuo.
Prueba práctica Al finalizar la realización de las prácticas de laboratorio, se realizará una prueba en la que el alumnado deberá demostrar las competencias adquiridas, resolviendo una serie de ejercicios prácticos y respondiendo a una serie de preguntas.
Prueba objetiva Prueba mediante la que se valorarán los conocimientos y capacidades adquiridos por el alumnado.

Atención personalizada
Metodologías
Prácticas de laboratorio
Descripción
Resolución de dudas.

El horario de tutorías puede consultarse en https://www.udc.es/es/centros_departamentos_servizos/centros/titorias/?codigo=614

Evaluación
Metodologías Competencias / Resultados Descripción Calificación
Prácticas de laboratorio A32 B28 C11 C13 C14 Se propondrán varias prácticas a lo largo del curso, relacionadas con el análisis forense de equipos, en las que el/la alumno/a trabajará con distintas herramientas y deberá realizar procesos de clonado, de recuperación de información, redacción de informes, etc. En el enunciado de cada práctica se especificará la fecha límite para la realización de la misma, así como la metodología de evaluación, que puede ser a través de la entrega de una memoria, de la realización de una prueba en ordenador, o mediante ambas. 40
Prueba objetiva A32 B28 C14 Examen final, tipo test o de respuestas cortas, mediante el que se valorarán los conocimientos y capacidades adquiridos por el alumno, tanto en las sesiones de teoría como en las sesiones prácticas. 40
Prueba práctica A32 B28 C14 Al finalizar la realización de las prácticas de laboratorio, se realizará una prueba en la que el alumno deberá demostrar las competencias adquiridas, resolviendo una serie de ejercicios prácticos y respondiendo a una serie de preguntas. 20
 
Observaciones evaluación

Será necesario obtener como mínimo el 50% de la nota para aprobar la materia. Además, para aprobar la materia será preciso (en cualquier oportunidad) obtener un mínimo de un 40% de la nota en la prueba objetiva. En caso contrario, la nota máxima que se podrá obtener es de 4.5.

La nota de la prueba objetiva NO SE CONSERVA en ninguna convocatoria. El resto de notas se conservan para el resto de oportunidades del curso académico.

1. CONVOCATORIA DE LA PRIMERA OPORTUNIDAD - CONVOCATORIA ORDINARIA

A lo largo del curso se realizarán una serie de prácticas de laboratorio, una prueba práctica y una prueba objetiva, con las características y peso indicados en el cuadro anterior.

2. RESTO DE CONVOCATORIAS

Se realizará una prueba objetiva, con las características y peso indicados en el cuadro anterior.

La nota de prácticas de laboratorio podrá recuperarse mediante la realización de las prácticas que se determinen para esta convocatoria. La presentación de las prácticas en esta convocatoria implica la renuncia a la nota obtenida en la primera oportunidad, si la hubiera.

La nota de la prueba práctica podrá recuperarse mediante la realización de una nueva prueba práctica. La presentación a la prueba práctica en esta convocatoria implica la renuncia a la nota obtenida en la primera oportunidad, si la hubiera.

Caso de querer recuperar la nota de alguna parte en esta convocatoria, el alumnado deberá contactar con el coordinador de la materia, con una antelación mínima de 20 días naturales antes de la fecha del examen de la correspondiente convocatoria.

3. PLAGIO

Si se detectara plagio en cualquiera de las pruebas de evaluación, la calificación final de la materia será de "suspenso (0)", hecho que se comunicará a la coordinación del título para adoptar las medidas oportunas.

4. CONDICIÓN DE "NO PRESENTADO"

Se considerará como "no presentado" al alumnado que no se presente a ninguna de las actividades evaluables en una convocatoria dada.

5. ESTUDIANTES CON MATRÍCULA A TIEMPO PARCIAL O CON DISPENSA ACADÉMICA DE EXENCIÓN DE DOCENCIA

Deberán ponerse en contacto con los profesores de la materia para posibilitar la realización de las tareas fuera de la organización habitual de la materia.


Fuentes de información
Básica

Casey, Eoghan. Digital Evidence and Computer Crime: Forensic Science, Computers and the Internet. 3rd ed., San Diego: Academic Press, 2011.

Casey, Eoghan. Handbook of Digital Forensics and Investigation. Academic Press, 2009.

Carrier, Brian. File System Forensic Analysis. Upper Saddle River: Addison-Wesley, 2005.

Vila, Pilar. Técnicas de Análisis Forense Informático para Peritos Judiciales Profesionales. Madrid: 0xWord, 2018

Farmer, Dan, and Wietse Venema. Forensic Discovery. Upper Saddle River, NJ: Addison-Wesley, 2005.

McKemmish, Rodney. What is Forensic Computing?. Canberra: Australian Institute of Criminology, 1999.

Sammons, John. The Basics of Digital Forensics: The Primer for Getting Started in Digital Forensics. Elsevier, 2012.

Nelson, Bill, et al. Guide to computer forensics and investigations. Course Technology Cengage Learning, 2010.

Johansen, Gerard. Digital forensics and incident response. Packt Publishing Ltd, 2017.

Caballero, Juan Garrido, Juan Luis G. Rambla, and José Maria Alonso Cebrián. Análisis forense digital en entornos Windows. Informática 64, 2009.

Complementária


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