Estudio de aplicaciones de Machine Learning en ciberdefensa y ciberseguridad

Abstract

El Machine Learning (ML) (Google, 2019) es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) cuyo objeto de estudio es la construcción de algoritmos e implementación de software que aprenda de forma autónoma, detectando patrones de comportamiento y relación a partir de gran-des volúmenes de datos. En los últimos años la aplicación de ML se extendió de manera considerable en distintos ámbitos, en el campo de la ciberseguridad se aplica por ejemplo como elemento diferenciador de diferentes soluciones. Numerosas empresas, gobiernos y otros tipos de entes, invierten conside-rables recursos en la investigación y desarrollo de soluciones que apliquen IA, y en particular ML. Una de las ramas del ML es el Deep Learning (DL) o aprendizaje profundo, el cual utiliza Redes Neuronales Artificiales (RNA) para gestionar su proceso de aprendizaje. El trabajo final se enfoca en el estudio del Estado del Arte de aplicaciones de ML en ciberdefensa y ciberseguridad, primeramente se realizó una revisión del marco teórico relaciona-do, para luego analizar la aplicación de ML en soluciones, productos y servicios. Paralelamente se analizó las características particulares de los sistemas software ML, considerando los enfoques ofensivos como defensivos. Dada la necesidad de los profesionales de la Ciberseguridad de estar actualizados en nuevas herramientas tecnológicas para el desarrollo de su actividad, se plantea el presente trabajo final de maestría como aporte de actualización de aplicaciones de ML en el campo de la ciberse-guridad y ciberdefensa.