Estudio de aplicaciones de Machine Learning en ciberdefensa y ciberseguridad

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...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Rios, Jorge Alejandro
Otros Autores: Kuz, Antonieta
Publicado: 2022
Materias:
Acceso en línea:http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/econ/collection/tpos/document/1502-2424_RiosJA
http://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tpos&d=1502-2424_RiosJA_oai
Aporte de:
id I28-R145-1502-2424_RiosJA_oai
record_format dspace
spelling I28-R145-1502-2424_RiosJA_oai2023-04-05 Kuz, Antonieta Rios, Jorge Alejandro 2022 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. 1502-2424_RiosJA http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/econ/collection/tpos/document/1502-2424_RiosJA Ciberseguridad Inteligencia artificial Aprendizaje Estudio de aplicaciones de Machine Learning en ciberdefensa y ciberseguridad http://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tpos&d=1502-2424_RiosJA_oai
institution Universidad de Buenos Aires
institution_str I-28
repository_str R-145
collection Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA)
topic Ciberseguridad
Inteligencia artificial
Aprendizaje
spellingShingle Ciberseguridad
Inteligencia artificial
Aprendizaje
Rios, Jorge Alejandro
Estudio de aplicaciones de Machine Learning en ciberdefensa y ciberseguridad
topic_facet Ciberseguridad
Inteligencia artificial
Aprendizaje
description 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.
author2 Kuz, Antonieta
author_facet Kuz, Antonieta
Rios, Jorge Alejandro
author Rios, Jorge Alejandro
author_sort Rios, Jorge Alejandro
title Estudio de aplicaciones de Machine Learning en ciberdefensa y ciberseguridad
title_short Estudio de aplicaciones de Machine Learning en ciberdefensa y ciberseguridad
title_full Estudio de aplicaciones de Machine Learning en ciberdefensa y ciberseguridad
title_fullStr Estudio de aplicaciones de Machine Learning en ciberdefensa y ciberseguridad
title_full_unstemmed Estudio de aplicaciones de Machine Learning en ciberdefensa y ciberseguridad
title_sort estudio de aplicaciones de machine learning en ciberdefensa y ciberseguridad
publishDate 2022
url http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/econ/collection/tpos/document/1502-2424_RiosJA
http://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tpos&d=1502-2424_RiosJA_oai
work_keys_str_mv AT riosjorgealejandro estudiodeaplicacionesdemachinelearningenciberdefensayciberseguridad
_version_ 1766016927749111808