Análisis del aporte del aprendizaje de máquinas a la seguridad de la información

Autores/as

  • Juan Fernando Correa Wachter Corporación Universitaria Americana
  • Cesar Felipe Henao Villas Corporación Universitaria Americana
  • Federico Henao Villa Corporación Universitaria Americana
  • David Alberto García Arango Corporación Universitaria Americana

DOI:

https://doi.org/10.21803/ingecana.1.1.407

Palabras clave:

Ciencia de datos, Machine Learning, Inteligencia Artificial, Deep Learning, Tecnología, Seguridad

Resumen

Todo dispositivo informático tiene sus propios registros de seguridad. Al juntar miles de dispositivos que intervienen en las comunicaciones de computadores personales, bases de datos, servidores web, dispositivos de red, firewalls, etc., se genera un gran volumen de registros con información interesante desde el punto de vista de seguridad, aunque imposible de revisar por un ser humano. Ahí es donde hace sentido contar con herramientas automatizadas con cierta inteligencia capaces de realizar análisis y detectar patrones maliciosos que puedan afectar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información.
Entre estas herramientas surge la Inteligencia Artificial y el Machine Learning las cuales están siendo incluidas por fabricantes en los productos de seguridad de última generación. El objetivo de este artículo es explicar en qué consiste el Machine Learning, su historia, componentes y su contribución como apoyo a la seguridad de la información.

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Referencias

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Publicado

2021-11-30

Número

Vol. 1 Núm. 1 (2021)

Sección

Artículos de Investigación

Licencia

Derechos de autor 2021 Ingente Americana

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Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Cómo citar

[1]
J. F. . Correa Wachter, C. F. . Henao Villas, F. . Henao Villa, and D. A. García Arango, “Análisis del aporte del aprendizaje de máquinas a la seguridad de la información”, iname, vol. 1, no. 1, pp. 9–20, Nov. 2021, doi: 10.21803/ingecana.1.1.407.