Mis Proyectos

InnovaBiz España

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2024 - Presente

Plataforma para conectar profesionales y entusiastas de la tecnología.

Next.jsFrontendTailwind
Desarrollo Full StackDiseño UI/UXGestión de Proyectos
Sistema de Gestión Municipal

Sistema de Gestión Municipal

Ayto. La Mojonera

2024

Desarrollado durante mi tiempo en el Ayuntamiento De La Mojonera.

Next.jsNode.jsMongoDB
Desarrollo Full StackBases de Datos NoSQLAPI REST
AñadaMaster

AñadaMaster

U-tad

sept. 2024 - dic. 2024

Sistema integral de gestión para empresas vinícolas.

Desarrollo de un sistema integral de gestión para empresas vinícolas, enfocado en la administración de inventarios y reservas. El proyecto incluyó la implementación de módulos clave como CoreReservas y CoreBodegas, permitiendo a los usuarios realizar tareas críticas como la gestión de productos, pedidos y clientes, asegurando eficiencia operativa, seguridad y escalabilidad futura.

BackendFrontendGestión
Gestión de proyectos de programas de softwareDiseño de softwareAnálisis de requisitosPruebas y ValidaciónDesarrollo Backend y Frontend
PhishGuard

PhishGuard

U-tad

sept. 2024 - dic. 2024

Plataforma de Simulación de Phishing para Organizaciones

PhishGuard es un prototipo de aplicación diseñado para ayudar a las organizaciones a fortalecer la preparación de sus empleados frente a ataques de phishing. La herramienta permite crear y gestionar simulaciones controladas de phishing, evaluar métricas clave y promover la concienciación en ciberseguridad mediante paneles intuitivos y estadísticas interactivas.

Next.jsTailwindCiberseguridad
Desarrollo FrontendBackend y SimulaciónCiberseguridadGestión de proyectos
Sistema de Detección de Intrusos IoT

Sistema de Detección de Intrusos IoT

U-tad

sept. 2024 - dic. 2024

Sistema de Detección de Intrusos en Redes IoT mediante Optimización por Enjambre de Partículas y Aprendizaje Automático

El proyecto se desarrolló como parte de la asignatura 'Técnicas y Metodologías de Investigación en Ciberseguridad'. Su objetivo principal es diseñar un sistema eficiente de detección de intrusos en redes IoT mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático y optimización bioinspirada.

Precisión

91.33%

ROC-AUC

0.9457

F1-Score

0.9431

Machine LearningPythonIoT
Análisis de datosOptimizaciónModelado PredictivoManejo de Clases Desbalanceadas