Análisis de técnicas de Machine Learning aplicadas a la ciberseguridad informática para mejorar la detección de intrusiones y comportamientos anómalos en la Web
DOI:
https://doi.org/10.52143/2346139X.829Palabras clave:
modelos predictivos, Machine Learning, inteligencia artificial, ciberseguridad, algoritmosResumen
En los últimos años, se ha escuchado hablar mucho sobre Inteligencia artificial y, en especial, de una de sus ramas más destacadas, como lo es el “Machine Learning”. Sin embargo, la Inteligencia artificial no es nueva; lleva con nosotros desde finales de los años 50s, donde un conjunto de científicos se reunió en Darthmoud y acuñó el término, en el año 1956.
Hoy en día, su influencia ha llegado a múltiples sectores y áreas, entre otros: el sector automovilístico, la energía, la industria, el sector bancario, sanidad, defensa y ciberseguridad.
El “Machine Learning”, en sí, consiste en la creación de modelos o algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y, luego, hacer una predicción de su posible comportamiento en un rango de tiempo o situación estimada. Por estas razones, la industria de la ciberseguridad no ha sido ajena al crecimiento, difusión e implantación de técnicas para mejorar la seguridad informática, aplicando modelos y técnicas de Machine Learning, que permitan dar una respuesta más adecuada y afín con los requerimientos actuales. Estas prácticas mejoran y permiten optimizar el análisis de las amenazas y prometen ser más efectivas a la hora de detener o evitar los incidentes de seguridad. En la actualidad, encontramos varias aplicaciones de la Inteligencia artificial, a través del Machine Learning, en la ciberseguridad informática, entre ellas: detección de fraude de tarjetas bancarias, detección de intrusos, clasificación de malware y detección de ataques de negación de servicio, por enumerar algunas de ellas.
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