Análisis de riesgos

Los riesgos son connaturales a las sociedades modernas. Las amenazas relacionadas con los sistemas financieros, los sistemas políticos, las tecnologías de la información, el terrorismo, la seguridad alimentaria, las epidemias o los desastres naturales asociados al cambio climático, entre muchas otras, demandan marcos metodológicos rigurosos para el análisis y la gestión de riesgos. De esto se encarga la disciplina global del análisis de riesgos, cuyos conceptos básicos se esbozan en este libro. En particular, incide en la necesidad de predecir adecuadamente la ocurrencia de las posibles amenazas a las que se enfrenta el sistema sobre el que se está realizando el análisis, así como predecir sus impactos, para después integrar toda esta información en un marco coherente y riguroso que ayude a tomar las mejores decisiones en relación con la gestión de riesgos. El objetivo será reducir la probabilidad de que se produzcan las amenazas consideradas y, llegado el caso, tratar de minimizar su impacto. Los autores realizarán este recorrido por el análisis de riesgos apoyándose en ejemplos y casos que han ido analizando estos años en dominios como la ciberseguridad, la seguridad aérea, la epidemiología, la seguridad nacional, el sector del seguro y los vehículos autónomos.

Es AXA-ICMAT Chair en Análisis de Riesgos Adversarios y profesor de Investigación en ICMAT-CSIC. Catedrático de Estadística e Investigación Operativa en UCM (en excedencia) y académico numerario en la Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Ha dirigido dos programas de análisis de riesgos en SAMSI-NSF e impartido cursos sobre la materia en Aalto, Paris-Dauphine, Duke y U. Shanghai for Science and Technology. Ha recibido el premio DeGroot de ISBA por su libro sobre Análisis de Riesgos Adversarios y de la Society for Risk Analysis por su trabajo sobre análisis de riesgos en lucha contra terrorismo.

Investigador posdoctoral en el ICMAT-CSIC. Graduado en Física en la Universidad de Salamanca, máster en Física Teórica en la Universidad Complutense de Madrid y doctorado en Estadística e Investigación Operativa por la UCM. Su tesis doctoral, Contribuciones a la seguridad del aprendizaje automático, se centra en la aplicación de técnicas de estadística bayesiana, teoría de la decisión y análisis de riesgos a problemas de inferencia en presencia de adversarios. Roi Naveiro ha sido investigador visitante en Duke University y en el Statistical and Applied Mathematical Sciences Institute (SAMSI), ambos en Carolina del Norte. En SAMSI, trabajó en los programas temáticos Deep Learning y Games, Decisions, Risk and Reliability. Actualmente, además de continuar desarrollando el campo de la seguridad de los algoritmos de aprendizaje automático, trabaja en diversos proyectos industriales, tratando de aplicar técnicas avanzadas de estadística Bayesiana y teoría de la decisión a problemas relacionados con: el descubrimiento de fármacos, los coches autónomos, los modelos de social logging y la toma de decisiones de negocio.