Técnicas de Aprendizaje Automático para la detección y prevención de amenazas de ciberseguridad. Proyecciones futuras. Técnicas de Aprendizaje Automático para la detección y prevención de amenazas de ciberseguridad Proyecciones futuras

Resumen

Las ciberamenazas crecen exponencialmente y superan la capacidad humana de procesamiento. El machine learning ofrece técnicas prometedoras para mejorar la detección y prevención automatizadas de amenazas de ciberseguridad. En el artículo se realizó una revisión utilizando los métodos analítico-sintético e histórico lógico donde se destacaron las ventajas de las principales técnicas de machine learning aplicadas a la ciberseguridad, como el aprendizaje supervisado, no supervisado, el aprendizaje profundo y por refuerzo para la detección en tiempo real de amenazas y la automatización de la respuesta a incidentes. El aprendizaje supervisado, con algoritmos como árboles de decisión y redes neuronales, se usa ampliamente para la detección de malware, phishing y otras amenazas. El aprendizaje no supervisado detecta anomalías y patrones inusuales que pueden indicar ataques. El aprendizaje por refuerzo optimiza las políticas de detección de intrusos. También se discuten los desafíos, como la escasez de datos y la interpretación del modelo. Finalmente, se presentan las proyecciones futuras en cuanto al uso de técnicas de inteligencia artificial, como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora, para mejorar la detección y respuesta a amenazas de seguridad, se discuten los desafíos, como la escasez de datos y la interpretación del modelo. En general, el artículo proporciona una visión completa de cómo las técnicas de aprendizaje automático pueden mejorar la ciberseguridad en el presente y en el futuro.