Machine Learning aplicado en la seguridad informática.
DOI:
https://doi.org/10.71112/4mvx1985Palabras clave:
aprendizaje máquina, ciberseguridad, seguridad informática, internet de las cosasResumen
El Machine Learning en la actualidad es una de las tecnologías y/o herramientas más utilizadas, sin embargo, en muy pocas ocasiones se logra identificar su utilidad e importancia. El propósito de este trabajo es identificar como el ML está siendo utilizado actualmente en el campo de la ciberseguridad, esto a partir de un análisis bibliográfico en el cual se logró evidenciar cada una de las utilidades del ML, aplicado en mecanismos de seguridad de los datos, sistemas de información y en diversas áreas relacionadas con la seguridad informática. Los resultados obtenidos son evidencia de como el ML está presente en mecanismos de seguridad en dispositivos de Internet de las Cosas (IoT), Sistemas de Detección de Intrusiones (IDS), análisis de sitios web, detección de fraudes bancarios e Industria 4.0, prácticamente en cada tecnología que utilizamos.
Descargas
Referencias
Anthi, E., Williams, L., Rhode, M., Burnap, P., & Wedgbury, A. (2021). Adversarial attacks on machine learning cybersecurity defences in Industrial Control Systems. Journal of Information Security and Applications, 58. https://doi.org/10.1016/j.jisa.2020.102717
Cando, M., & Medina, P. (2021). Prevención en ciberseguridad: enfocada a los procesos de infraestructura tecnológica. 3C TIC: Cuadernos de Desarrollo Aplicados a Las TIC, 10(1), 17–41. https://doi.org/10.17993/3ctic.2021.101.17-41
Dasgupta, D., Akhtar, Z., & Sen, S. (2020). Machine learning in cybersecurity: a comprehensive survey. Journal of Defense Modeling and Simulation. https://doi.org/10.1177/1548512920951275
Dueñas, J. (2020). Aplicación de técnicas de machine learning a la ciberseguridad: Aprendizaje supervisado para la detección de amenazas web mediante clasificación basada en árboles de decisión. https://openaccess.uoc.edu/items/f49ea127-88ab-47b9-96a4-53194b502e96#page=1
Duzhin, F., & Gustafsson, A. (2018). Machine learning-based app for self-evaluation of teacher-specific instructional style and tools. Education Sciences, 8(1). https://doi.org/10.3390/educsci8010007
Fernández, A. (2019). Machine Learning en Ciberseguridad. https://openaccess.uoc.edu/server/api/core/bitstreams/957679da-ab99-4016-b962-225e8823445f/content
Flores, C. (2020). Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning aplicados a la Ciberseguridad. https://ojs.umsa.bo/index.php/inf_fcpn_pgi/article/view/96
Forero, W., & Bennasar, F. (2024). Técnicas y aplicaciones del Machine Learning e Inteligencia Artificial en educación: una revisión sistemática. RIED-Revista Iberoamericana de Educacion a Distancia, 27(1), 209–253. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37491
Gómez, E., Fernando, D., Aponte, G., & Betancourt, L. (2014). Literature review methodology for scientific and information management, through its structuring and systematization Metodología para la revisión bibliográfica y la gestión de información de temas científicos, a través de su estructuración y sistematización. DYNA, 81(184), 158–163. http://dyna.medellin.unal.edu.co/
Haider, A., Adnan, M., Rehman, A., Ur, M., & Seok Hyung. (2020). A real-time sequential deep extreme learning machine cybersecurity intrusion detection system. Computers, Materials and Continua, 66(2), 1785–1798. https://doi.org/10.32604/cmc.2020.013910
Lopez, M., Lombardo, J., López, M., Alba, C., Velasco, S., Braojos, M. A., & Fuentes-García, M. (2020). Intelligent Detection and Recovery from Cyberattacks for Small and Medium-Sized Enterprises. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, 6(3), 55. https://doi.org/10.9781/ijimai.2020.08.003
Martínez, J., Iglesias, C., & García, P. J. (2019). Review: machine learning techniques applied to cybersecurity. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 10(10), 2823–2836. https://doi.org/10.1007/s13042-018-00906-1
Navarro, A., Urcuqui, C., García, M., & Osorio, J. L. (2018). Ciberseguridad: un enfoque desde la ciencia de datos. Universidad Icesi. https://doi.org/10.18046/EUI/ee.4.2018
Pérez, M., Rial, G., Sotelo, R., & Gurméndez, M. (2020). Clasificador de logs de acceso para detección de incidentes de ciberseguridad. Memoria Investigaciones En Ingeniería, 18. https://doi.org/10.36561/ing.18.7
Pinto, R., Hernández, M., Pinzón, C., Díaz, D., & García, J. (2018). Open source intelligence (OSINT) in a colombian context and sentiment analysis. Revista Vínculos, 15(2), 195–214. https://doi.org/10.14483/2322939x.13504
Ramírez, D., Garcés, L., Doria, T., Franco, S., Valencia, A., Rodríguez, P., & Espinoza, J. (2023). Tendencias investigativas en el uso de Machine Learning en la ciberseguridad. Iberian Journal of Information Systems and Technologies. https://www.proquest.com/openview/c9bf3f3b2192c011f0620adce0649ab3/1?pq-origsite=gscholar&cbl=1006393
Rozo Florelva. (2020). Revisión de las tecnologías presentes en la industria 4.0. Revista UIS Ingenierías, 19(2), 177–191. https://doi.org/10.18273/revuin.v19n2-2020019
Vilone, G., & Longo, L. (2021). Classification of Explainable Artificial Intelligence Methods through Their Output Formats. Machine Learning and Knowledge Extraction, 3(3), 615–661. https://doi.org/10.3390/make3030032
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Raymond Pérez Meza (Autor/a)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
