Algoritmos de Machine Learning e inteligencia artificial en la detección de patrones de ciberataques [Machine Learning and artificial intelligence algorithms in the detection of cyber-attack patterns] - Obregón-Martínez, Wendy Viviana; Morejón-López, Gabriel Eduardo; Moreira-Zambrano, César Armando; Oyarzún-Álava, Luis Nibaldo (Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas, 2025)
El presente artículo tiene como objetivo evaluar el desempeño de diversos algoritmos de machine learning en la detección de ciberataques en la mitigación de amenazas dentro de redes y sistemas informáticos. La metodología fue de validación experimental y la ejecución se realizó mediante el método informático ciclo en V. Se evidenció la efectividad de los algoritmos de Machine Learning (ML) en la detección y mitigación de ciberataques, destacándose su capacidad para identificar patrones maliciosos en el tráfico de red. Los resultados obtenidos validan la aplicabilidad de modelos como Support Vector Machines (SVM) y Naive Bayes (NB), los cuales han demostrado un desempeño significativo en la clasificación de amenazas, siendo SVM más eficiente en la detección de ataques complejos y NB más rápido y con menor costo computacional. En términos prácticos, la implementación de estos modelos en entornos empresariales y gubernamentales podría mejorar significativamente la capacidad de respuesta ante ciberataques.