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Aprendizaje automático para la ciberseguridad

Detección de malware basada en aprendizaje automático

El malware (acrónimo de malicious software) es un software diseñado para dañar, explotar o infiltrarse en sistemas informáticos sin el consentimiento del usuario. Sus objetivos incluyen el robo de información, la interrupción del funcionamiento del sistema, el control remoto de dispositivos o el cifrado de archivos con fines extorsivos, como en el caso del ransomware. Existen diversos tipos de malware, entre los más comunes se encuentran:

 

    • Virus: Se adjunta a archivos legítimos y se propaga al ejecutarse dichos archivos.

    • Troyanos: Se presentan como software legítimo con el objetivo de engañar al usuario y crear accesos no autorizados al sistema.

    • Spyware: Recopila información del usuario sin su conocimiento, como contraseñas o datos bancarios.

    • Ransomware: Cifra los archivos del sistema y exige un pago para su recuperación.

    • Adware: Muestra publicidad no deseada, pudiendo en algunos casos recolectar información del usuario.

    • Keyloggers: Registran las pulsaciones del teclado para obtener credenciales de acceso y otra información sensible.ç

Para la detección automatizada de malware mediante aprendizaje automático, se siguen generalmente los siguientes pasos:

    1. Extracción de características: El proceso comienza con la obtención de características representativas tanto de archivos maliciosos          como de archivos benignos. Estas características pueden ser estáticas (extraídas sin ejecutar el archivo, como el encabezado PE o          secuencias de bytes) o dinámicas (extraídas mediante el análisis del comportamiento del archivo en un entorno controlado).

   2. Entrenamiento del modelo: Con las muestras previamente etiquetadas como malware o software benigno, se procede al                            entrenamiento del modelo de aprendizaje automático utilizando algoritmos adecuados como árboles de decisión, SVM, redes                  neuronales, entre otros. 

   3. Evaluación y detección: Una vez entrenado, el modelo se integra en sistemas de detección que permiten el análisis de archivos en           tiempo real o en entornos de prueba. Según el resultado de la predicción, el sistema clasifica el archivo como malicioso o benigno y         puede activar medidas de seguridad correspondientes.

Adicionalmente, se recomienda seguir una serie de buenas prácticas para reducir el riesgo de infección por malware, tales como:

   • Mantener actualizado tanto el sistema operativo como el software instalado.

   • Utilizar soluciones de seguridad confiables, incluyendo antivirus y cortafuegos (firewall).

   • Evitar abrir enlaces o archivos adjuntos provenientes de fuentes desconocidas o sospechosas.

   • Descargar software únicamente desde sitios oficiales o verificados.

   • Realizar copias de seguridad de forma periódica.

   • No conectarse a redes Wifi-públicas sin protección adecuada.

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