Descripción: En una era dominada por la comunicación digital, las estafas en línea han evolucionado rápidamente, aprovechando las nuevas tecnologías y vulnerabilidades humanas. Esta charla ofrece un panorama de las estafas modernas en línea, desde la manipulación emocional que se observa en las estafas de citas hasta las estafas por SMS que, aunque aparentemente simples, son cada vez más comunes, como el mensaje “Hola mamá”—en el que los estafadores se hacen pasar por hijos en apuros para sacar dinero de padres desprevenidos, investigación que será presentada en USENIX 2025.
A través del análisis de estudios de caso reales y de la descomposición de cómo estas estafas están diseñadas para eludir nuestras defensas digitales, esta charla brindará información sobre la psicología y las tácticas que los estafadores utilizan para ganarse la confianza y crear un sentido de urgencia. También discutiremos estrategias prácticas para identificar y evitar estafas, ofreciendo mecanismos para mantenerse seguro.
* Fecha: 22 de noviembre, a las 13:00 a 13:45(enlace Meet https://meet.google.com/stp-cbqm-dzi
* Lugar: Seminario Manuel Silva, DIIS, EINA
* Biografía: Guillermo Suárez-Tangil es Assistant Professor en el Instituto IMDEA Networks y Contratado Ramón y Cajal. Su investigación se centra en la seguridad de sistemas y el análisis y detección de malware. En particular, su área de especialización radica en el uso de enfoques basados en datos para entender y mitigar problemas reales en ciberseguridad. Guillermo también tiene un cargo honorífico en el King's College de Londres (KCL) como Lecturer, donde ha formado parte del grupo de Ciberseguridad desde 2018. Antes de unirse a KCL, fue investigador asociado senior en el University College de Londres (UCL), donde exploró el uso del análisis de programas para estudiar malware. También ha estado activamente involucrado en otras líneas de investigación que buscan detectar y prevenir el Fraude de Marketing Masivo (MMF) y garantizar la seguridad y privacidad en la web social.
Anteriormente, ocupó un puesto de postdoctorado en la Royal Holloway, Universidad de Londres (RHUL), donde fue parte del equipo de desarrollo de CopperDroid, una herramienta para probar malware de forma dinámica que usa aprendizaje automático para modelar comportamientos maliciosos. También cuenta con una sólida experiencia en la construcción de algoritmos novedosos de aprendizaje de datos para el análisis de malware. Obtuvo su doctorado en análisis inteligente de malware en la UC3M con distinción. Recibió el Premio FUNCAS al Mejor Estudiante Nacional, un galardón altamente competitivo otorgado a la mejor tesis en el campo de la Ingeniería entre 2014 y 2015.
