Análisis de Vulnerabilidades basado en Técnicas de Inteligencia Artificial para la Seguridad Informática en Redes de Área Local.

Abstract

El análisis y detección de vulnerabilidades hace referencia a la identificación de las debilidades de un sistema informático o su entorno, las cuales pueden ser aprovechas por atacantes, comprometiendo su integridad, confidencialidad y la disponibilidad de la red (Suárez Panchana, 2022). Solo en el primer trimestre de 2022 se reportaron más de 8000 nuevas vulnerabilidades, un 25% más alto en relación a 2021; se encontró que 1 de cada 10 tenían una consideración de alto riesgo; por otra parte, las empresas de tamaño mediano y pequeñas son las que tienen un alto riesgo (NVD, 2023). Ante el incremento de la complejidad de las diferentes infraestructuras y aplicaciones que involucran a las tecnologías de la información (TI) y el crecimiento de las amenazas cibernéticas, la inteligencia artificial (IA) y sus aplicaciones en todo ambiente, han llegado a ser un recurso para identificar y contrarrestar vulnerabilidades en la protección de datos. En este sentido, las diferentes técnicas de IA se han destacado en procesar automáticamente las vulnerabilidad detectadas, reduciendo los tiempo de trabajo tanto para su identificación y respuesta, en relación a profesionales entrenados para en este tipo de trabajos (Rasthofer y Arzt, 2014). El concepto de "Inteligencia Artificial" fue acuñado en 1956, marcando el inicio de su evolución hacia aplicaciones prácticas en una amplia gama de campos (Alom et al., 2018). La contribución del aprendizaje automático a la ciberseguridad comenzó en la década de 1990 con eldesarrollo de Sistemas de Detección de: Anomalías (ADS) y de intrusiones (IDS), aunque su avance inicial se limitó por restricciones computacionales (Qiu, 2016). Actualmente, la IA y sus herramientas demuestran ser un elemento clave dentro la ciberseguridad, dentro del ámbito corporativo, siendo capaz de emular la inteligencia y comportamientos humanos para automatizar y detectar brechas de seguridad en redes en cuestión de segundos (Zeadally et al., 2020).