Machine Learning y seguridad: detección de amenazas e intrusión (2024)
En el contexto de la seguridad informática, la detección de intrusiones en red requiere el acceso a información importante para una empresa, que abarca desde datos de tráfico de red hasta registros de actividad del sistema. La protección adecuada de esta información es esencial para salvaguardar su integridad y confidencialidad, así como para mantener la seguridad general de la red. Sin embargo, con el aumento de las amenazas cibernéticas y la creciente sofisticación de los ataques, asegurar la protección de la red se ha convertido en un desafío de suma importancia. La necesidad de optimizar los procesos internos, tales como el monitoreo continuo de la red y la detección de comportamientos anómalos, como intrusiones no autorizadas, exige soluciones más avanzadas. Las soluciones actuales no son suficientes debido a su incapacidad para detectar amenazas nuevas y sofisticadas, así como su tendencia a generar un gran número de falsos positivos, lo que puede sobrecargar a los equipos de seguridad. Este proyecto estudia la aplicación de técnicas de Machine Learning (ML) con el objetivo de reforzar la seguridad de la red. La importancia de la información manejada subraya la necesidad de implementar sistemas robustos de detección de intrusiones que identifiquen amenazas potenciales. Al aprovechar el potencial del ML, se abrirán nuevas oportunidades para la anticipación y prevención de incidentes de seguridad. Estas herramientas avanzadas permitirán analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificando patrones y tendencias que podrían indicar actividades sospechosas o riesgos potenciales. La proactividad en la detección de amenazas contribuirá significativamente a la protección de la red y al fortalecimiento de la seguridad en entornos empresariales y de telecomunicaciones. En definitiva, se busca crear un entorno de red más seguro y confiable, fomentando la estabilidad y eficiencia operativa.