Redes neuronales artificiales y estado del arte aplicado en la ciberseguridad

Resumen

El presente artículo realiza una recolección bibliográfica relacionada con las redes neuronales artificiales (RNA) aplicadas a la Ciberseguridad, este se enfoca en una recopilación de investigaciones que buscan cómo realizar detección de intrusos, posibles ataques, correo no deseado, entre otros. Adicionalmente, busca reflejar mediante esta navegación por la literatura, la eficiencia conseguida en el reconocimiento de ataques a sistemas de información utilizando métodos de inteligencia artificial, los cuales pueden brindar un campo de protección de diferentes datos, ya sean de tipo académico o industrial, con la finalidad de evitar vulnerabilidades en los diferentes sistemas. Para esto, un sistema de autoaprendizaje como las RNA pueden resultar una herramienta de protección y detección avanzada, debido a la seguridad predictiva que ofrecen, a razón de un entrenamiento que les permite aprender de la experiencia. Finalmente se pretende analizar el artículo Diseño de un sistema multiagentes híbrido basado en aprendizaje profundo para la detección y contención de ciberataques, cuya finalidad es profundizar en los resultados y adquirir una cercanía con este tipo de investigaciones que están visibilizando los riesgos de la información y diversas maneras para afrontarlos.