Inteligencia artificial para el análisis e implementación de técnicas de detección de intrusiones
Date
2025-10
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
“Es conveniente mencionar que en los últimos años los avances entorno a las herramientas diseñadas para la supervisión del tráfico en las redes informáticas, conocidas como Sistemas de Detección de Intrusos (IDS por sus siglas en inglés), han sido notables. Dicha evolución ha sido muy positiva para la Comisión Nacional de Seguridad Nuclear y Salvaguardias de México (CNSNS), ya que desde 2021 a 2024 esta se vio atacada en múltiples ocasiones, lo que demuestra que era necesario implementar mecanismos al respecto con carácter de urgencia. Los IDS son fundamentales para defender las redes de ataques cada vez más sofisticados. Básicamente, hay dos tipos: unos buscan patrones de ataques conocidos y otros rastrean comportamientos extraños. La verdad es que tanto una como otra estrategia tienen sus debilidades. Por un lado, generan muchas señales falsas, lo que puede ser realmente engorroso. Por otro, es necesario actualizarlas constantemente si queremos seguir el ritmo de las nuevas amenazas que surgen. Esto supone un gran desafío para los equipos de seguridad, pues las amenazas cambian con gran rapidez. Como resultado, es bastante difícil mantener su eficacia. Como existen problemas en el mundo académico y tecnológico, hemos optado por explorar otras opciones. La forma más interesante de abordar estos problemas implica el uso de inteligencia Artificial”.
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