Marta Fuentes García

Grupo de investigación

TIC-261 Computer Sciences and Cybersecurity Research Group (COSCYBER)

Sobre mí

Soy Doctora por el programa de Tecnologías de la Información y la Comunicación por la Universidad de Granada. Mi tesis se centró en la detección y diagnóstico de anomalías mediante el uso de análisis multivariante y análisis de componentes principales. Esta investigación se llevó a cabo en dos contextos: la monitorización de procesos industriales, y la seguridad en redes de comunicaciones. Durante la tesis, realicé una estancia de investigación en Shell (Amsterdam), investigando sobre la mejora en el preprocesamiento de los datos para reducir el número de falsos negativos en la detección de anomalías (anomalías que pasan desapercibidas).

Antes de comenzar el doctorado, tras estudiar Ingeniería Informática e Ingeniería Informática de Sistemas, tuve varias experiencias profesionales como programadora y consultora en distintas empresas. También realicé un Máster en Desarrollo de Software, con especialización en interacción persona-ordenador. La experiencia de usuario y la jugabilidad fueron las principales líneas de investigación de mi Trabajo Fin de Máster, que consistió en el diseño de la arquitectura de un videojuego para enseñar emociones a niños pequeños.

En la actualidad, formo parte del equipo de investigación de la Fundación I+D del Software Libre (Fidesol). En Fidesol lidero diferentes iniciativas e investigación relacionadas con la seguridad y la privacidad basada en aprendizaje automático y en la detección de anomalías, con especial énfasis en IoT (del inglés, Internet of Things), Industria 4.0 y pymes.

Líneas de investigación

-Ciencia de Datos

-Detección, diagnóstico y análisis de anomalías

-Seguridad en redes IoT e Industria 4.0

-Ciberseguridad Informática

Resultados destacables

Mis principales contribuciones están relacionadas con la detección y el diagnóstico de anomalías en procesos industriales y en tráfico de redes de comunicaciones. En concreto, propuse un método para el diagnóstico de anomalías de forma simplificada, una metodología para comparar distintos métodos de diagnóstico, y un enfoque mejorado para el preprocesamiento de datos que reduce el número de falsos negativos.

Vocación

Gracias al doctorado, puedo fusionar las dos cosas que más me gustan, la ciberseguridad y la ciencia de datos.

Desde que comencé a estudiar Ingeniería Informática, supe que no era suficiente aprender a programar o diseñar sistemas: había que hacerlo de forma segura, teniendo en cuenta desde el principio que las intenciones de los “usuarios” no siempre serían benignas y que tampoco los “usuarios” serían siempre legítimos.

Mi otra gran pasión son los datos. También en la carrera, entendí que las bases de datos no sólo servían para almacenar datos y hacer informes, sino que era posible extraer información y patrones de dichos datos. Ya en la tesis, aprendí sobre el poder de la estadística, los modelos, la ciencia de datos, el análisis exploratorio de datos, y la detección de anomalías. Los datos son la esencia de todo y tienen impacto en cualquier área que podamos imaginar.

Deseo científico

Creo que la investigación sin impacto en la sociedad no tiene sentido. Por eso, la transferencia de conocimiento desde la academia a la empresa es fundamental, así como la divulgación para poner en valor el trabajo de los investigadores.

Estoy particularmente comprometida con la transferencia de conocimiento científico a la industria y las pymes. Es esencial que ayudemos a estas últimas a dar el salto en la digitalización, pero aún más importante es acompañarlas en un proceso seguro, económico y accesible para ellas.