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Aprendizaje automático para la ciberseguridad

Detección Automática de Intrusiones

La detección de intrusiones constituye una de las áreas fundamentales en la ciberseguridad. Su objetivo es identificar accesos no autorizados, ataques maliciosos o violaciones de políticas dentro de redes y sistemas informáticos. Esta tarea se lleva a cabo mediante Sistemas de Detección de Intrusos (IDS, por sus siglas en inglés), los cuales pueden clasificarse en dos enfoques principales: detección basada en firmas (identificación de patrones conocidos) y detección basada en anomalías (identificación de comportamientos sospechosos mediante análisis estadístico o inteligencia artificial).

1. Tipos de Sistemas de Detección de Intrusos (IDS)

Existen dos categorías principales de IDS:

    • HIDS (Host-based Intrusion Detection System): Se encargan de analizar eventos ocurridos en un dispositivo individual. Detectan              cambios en archivos críticos, ejecución de procesos sospechosos o accesos no autorizados.

    • NIDS (Network-based Intrusion Detection System): Se enfocan en la supervisión del tráfico de red, buscando patrones anómalos o            indicios de ataques como denegación de servicio distribuido (DDoS), escaneos de puertos, exploits o malware.

Los sistemas IDS modernos incorporan técnicas de aprendizaje automático (ML) y redes neuronales para identificar ataques sofisticados que podrían evadir métodos tradicionales de detección.

 

2. Desafíos del Uso de Aprendizaje Automático en IDS

A pesar de sus ventajas, el uso de ML en sistemas de detección de intrusiones conlleva diversos retos:

     • Falsos positivos y falsos negativos: Es crucial reducir al mínimo las alertas incorrectas (falsos positivos) y los ataques no detectados         (falsos negativos), ya que ambos afectan la eficacia del sistema.

     • Datos desbalanceados: La frecuencia de ciertos tipos de ataques puede ser baja, lo cual complica el entrenamiento de modelos de         clasificación precisos.

     • Evasión de ataques: Los atacantes pueden desarrollar técnicas específicamente diseñadas para evitar la detección, lo que obliga a         mantener los modelos constantemente actualizados.

    • Alto costo computacional: Algunos algoritmos, especialmente los basados en aprendizaje profundo (deep learning), requieren una          considerable cantidad de recursos computacionales para procesar datos en tiempo real.

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