{"id":61459,"date":"2025-11-11T01:53:06","date_gmt":"2025-11-11T00:53:06","guid":{"rendered":"https:\/\/virtual-routes.org\/?page_id=61459"},"modified":"2025-11-17T23:01:43","modified_gmt":"2025-11-17T22:01:43","slug":"ai-en-ciberdefensa","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/virtual-routes.org\/es\/la-ai-en-las-herramientas-de-ciberseguridad\/ai-en-ciberdefensa\/","title":{"rendered":"AI en ciberdefensa"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"61459\" class=\"elementor elementor-61459\" data-elementor-post-type=\"page\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c36906 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"6c36906\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-969c1a1 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"969c1a1\" 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ciberdefensa es proteger los sistemas, las redes y los datos contra la infiltraci\u00f3n, la interrupci\u00f3n o la destrucci\u00f3n. El sitio <a href=\"https:\/\/www.enisa.europa.eu\/publications\/best-practices-for-cyber-crisis-management\">ciclo de vida de los incidentes cibern\u00e9ticos<\/a> ofrece una forma \u00fatil de entender la ciberdefensa, desglos\u00e1ndola en cuatro fases:<\/p><ul><li><strong>Prevenci\u00f3n:<\/strong> prevenir y reducir el riesgo de incidentes y minimizar sus posibles efectos.<\/li><li><strong>Preparaci\u00f3n:<\/strong> desarrollar planes, herramientas y capacidades para apoyar una respuesta eficaz.<\/li><li><strong>Respuesta:<\/strong> atajar el incidente y evitar da\u00f1os mayores.<\/li><li><strong>Recuperaci\u00f3n:<\/strong> restablecer r\u00e1pidamente las operaciones y volver a un nivel de seguridad normal o superior.<\/li><\/ul><p>\u00a0<\/p><p style=\"margin-top: -22px;\">La inteligencia artificial (AI) ha adquirido relevancia en las cuatro fases. A diferencia de las herramientas tradicionales, que encajan perfectamente en una sola fase, muchas de las funciones de la AI abarcan todo el ciclo de vida: la misma t\u00e9cnica que ayuda a la preparaci\u00f3n tambi\u00e9n puede permitir una respuesta m\u00e1s r\u00e1pida o contribuir a la recuperaci\u00f3n. Esta integraci\u00f3n hace que AI sea a la vez potente y dif\u00edcil de clasificar: su valor reside no s\u00f3lo en mejorar las tareas individuales, sino en vincular las fases entre s\u00ed de forma m\u00e1s fluida.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a607854 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"a607854\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-31fca9f e-con-full main-phase-container e-flex e-con e-child\" data-id=\"31fca9f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ca621e9 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"ca621e9\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element 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elementor-absolute elementor-shape-circle elementor-widget elementor-widget-icon\" data-id=\"8a92426\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;_position&quot;:&quot;absolute&quot;}\" data-widget_type=\"icon.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-icon-wrapper\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-arrow-circle-right\" viewbox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M256 8c137 0 248 111 248 248S393 504 256 504 8 393 8 256 119 8 256 8zm-28.9 143.6l75.5 72.4H120c-13.3 0-24 10.7-24 24v16c0 13.3 10.7 24 24 24h182.6l-75.5 72.4c-9.7 9.3-9.9 24.8-.4 34.3l11 10.9c9.4 9.4 24.6 9.4 33.9 0L404.3 273c9.4-9.4 9.4-24.6 0-33.9L271.6 106.3c-9.4-9.4-24.6-9.4-33.9 0l-11 10.9c-9.5 9.6-9.3 25.1.4 34.4z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0d9534e e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"0d9534e\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a6a6575 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a6a6575\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Respuesta<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4087432 elementor-view-stacked elementor-absolute elementor-shape-circle elementor-widget elementor-widget-icon\" data-id=\"4087432\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;_position&quot;:&quot;absolute&quot;}\" data-widget_type=\"icon.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-icon-wrapper\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" 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elementor-size-default\">Recuperaci\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6f42479 e-con-full attack-surface-mapping clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"6f42479\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div data-dce-title-color=\"#0E093A\" class=\"elementor-element elementor-element-c73cfa4 elementor-widget-mobile__width-auto sticky-text elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c73cfa4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Cartograf\u00eda de la superficie de ataque<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff904ab e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"ff904ab\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d00fac6 e-con-full code-scanning-evaluation clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"d00fac6\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cbcf670 sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cbcf670\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Escaneado de c\u00f3digos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eea2e6c e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"eea2e6c\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f7e850 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7f7e850\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4fa3d2e e-con-full data-summarisation clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"4fa3d2e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a150e8 sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4a150e8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Resumen de datos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d2c163 e-con-full data-classification clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"1d2c163\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b697400 sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b697400\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Clasificaci\u00f3n de los datos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c80cc5 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7c80cc5\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-743b8e3 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"743b8e3\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bdedb58 e-con-full anomaly-detection clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"bdedb58\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3f59ea sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e3f59ea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Detecci\u00f3n de anomal\u00edas<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-549b0c9 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"549b0c9\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5879f26 e-con-full writing-analysis clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"5879f26\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f69ecd sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9f69ecd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Redacci\u00f3n y an\u00e1lisis<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-834de9f e-con-full synthetic-data clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"834de9f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d005a9 sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2d005a9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Datos sint\u00e9ticos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eb7d2bd e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"eb7d2bd\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f2cf9a e-con-full iam clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"1f2cf9a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fbb11d8 sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fbb11d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Gesti\u00f3n de identidades y accesos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40b7c74 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"40b7c74\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01cfe51 e-con-full iam clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"01cfe51\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c50afa sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1c50afa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Gesti\u00f3n de identidades y accesos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58a0990 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"58a0990\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-31ce5a8 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"31ce5a8\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0508bb e-con-full log-analysis clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"d0508bb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b52d2c sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8b52d2c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">An\u00e1lisis de registros<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8950b27 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"8950b27\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ae99fb e-con-full malware-analysis clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"8ae99fb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b56a73c sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b56a73c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">An\u00e1lisis de malware<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a65861b e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"a65861b\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8855a07 e-con-full training-labs clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"8855a07\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3e3eef training-labs clickable elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e3e3eef\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Formaci\u00f3n y laboratorios<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77fa5b0 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"77fa5b0\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8fcc7f0 e-con-full training-labs clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"8fcc7f0\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ceafbc7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ceafbc7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Formaci\u00f3n y laboratorios<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-259dc75 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"259dc75\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f52437e elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"f52437e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<script>\n(function() {\n    'use strict';\n    \n    if (typeof window === 'undefined' || !window.requestAnimationFrame) {\n        return;\n    }\n    \n    const stickyElements = document.querySelectorAll('.sticky-text');\n    \n    if (!stickyElements || stickyElements.length === 0) {\n        return;\n    }\n    \n    const elementsData = [];\n    const BUFFER = 30;\n    let rafId = null;\n    let isRunning = false;\n    \n    stickyElements.forEach((element) => {\n        if (!element || !element.parentElement) {\n            return;\n        }\n        \n        const parent = element.parentElement;\n        const originalLeft = element.offsetLeft || 0;\n        \n        elementsData.push({\n            element,\n            parent,\n            originalLeft\n        });\n    });\n    \n    if (elementsData.length === 0) {\n        return;\n    }\n    \n    function updateLoop() {\n        if (!isRunning) {\n            return;\n        }\n        \n        try {\n            elementsData.forEach(data => {\n                const { element, parent, originalLeft } = data;\n                \n                if (!element || !parent || !element.getBoundingClientRect) {\n                    return;\n                }\n                \n                const elementRect = element.getBoundingClientRect();\n                const parentRect = parent.getBoundingClientRect();\n                \n                const parentLeft = parentRect.left;\n                const elementWidth = element.offsetWidth || 0;\n                const parentWidth = parent.offsetWidth || 0;\n                \n                if (parentLeft < 0) {\n                    const targetOffset = -parentLeft + originalLeft;\n                    const maxOffset = Math.max(0, parentWidth - elementWidth - BUFFER);\n                    const finalOffset = Math.max(0, Math.min(targetOffset, maxOffset));\n                    \n                    element.style.position = 'relative';\n                    element.style.left = finalOffset + 'px';\n                } else {\n                    element.style.position = '';\n                    element.style.left = '';\n                }\n            });\n        } catch (error) {\n            isRunning = false;\n            if (rafId) {\n                cancelAnimationFrame(rafId);\n            }\n            return;\n        }\n        \n        rafId = requestAnimationFrame(updateLoop);\n    }\n    \n    function startMonitoring() {\n        if (isRunning) {\n            return;\n        }\n        isRunning = true;\n        rafId = requestAnimationFrame(updateLoop);\n    }\n    \n    function stopMonitoring() {\n        isRunning = false;\n        if (rafId) {\n            cancelAnimationFrame(rafId);\n            rafId = null;\n        }\n    }\n    \n    if (document.readyState === 'loading') {\n        document.addEventListener('DOMContentLoaded', startMonitoring);\n    } else {\n        startMonitoring();\n    }\n    \n    window.addEventListener('beforeunload', stopMonitoring);\n    \n    if (typeof document.hidden !== 'undefined') {\n        document.addEventListener('visibilitychange', function() {\n            if (document.hidden) {\n                stopMonitoring();\n            } else {\n                startMonitoring();\n            }\n        });\n    }\n})();\n<\/script>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91dd04e pb-0 e-flex e-con-boxed e-con e-child\" data-id=\"91dd04e\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7019a6d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7019a6d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En las secciones siguientes, examinamos aplicaciones concretas de AI para la ciberdefensa, mostrando c\u00f3mo encajan en distintas fases del ciclo de vida de los incidentes y, en muchos casos, abarcan varias a la vez.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73dfa464 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"73dfa464\" data-element_type=\"container\" id=\"tab-activator\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF00\" class=\"elementor-element elementor-element-6e8d52db e-con-full e-flex e-con e-child\" 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Abre elementos con Intro o Espacio, ci\u00e9rralos con Escape y navega con las fechas.\">\n\t\t\t<div class=\"e-n-tabs-heading\" role=\"tablist\">\n\t\t\t\t\t<button id=\"attack-surface-mapping\" data-tab-title-id=\"e-n-tab-title-3480274301\" class=\"e-n-tab-title\" aria-selected=\"true\" data-tab-index=\"1\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"e-n-tab-content-3480274301\" style=\"--n-tabs-title-order: 1;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 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34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-title-text\">\n\t\t\t\tEscaneado y evaluaci\u00f3n de c\u00f3digos\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/button>\n\t\t\t\t<button id=\"data-summarisation\" data-tab-title-id=\"e-n-tab-title-3480274303\" class=\"e-n-tab-title\" aria-selected=\"false\" data-tab-index=\"3\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"e-n-tab-content-3480274303\" style=\"--n-tabs-title-order: 3;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 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redes\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/button>\n\t\t\t\t<button id=\"writing-analysis\" data-tab-title-id=\"e-n-tab-title-3480274306\" class=\"e-n-tab-title\" aria-selected=\"false\" data-tab-index=\"6\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"e-n-tab-content-3480274306\" style=\"--n-tabs-title-order: 6;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 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data-tab-title-id=\"e-n-tab-title-34802743011\" class=\"e-n-tab-title\" aria-selected=\"false\" data-tab-index=\"11\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"e-n-tab-content-34802743011\" style=\"--n-tabs-title-order: 11;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-title-text\">\n\t\t\t\tFormaci\u00f3n y laboratorios\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/button>\n\t\t\t\t<button id=\"e-n-tab-title-34802743012\" data-tab-title-id=\"e-n-tab-title-34802743012\" class=\"e-n-tab-title\" aria-selected=\"false\" data-tab-index=\"12\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"e-n-tab-content-34802743012\" style=\"--n-tabs-title-order: 12;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 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data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4fae0df0 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4fae0df0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Cartograf\u00eda de la superficie de ataque<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79cc8aff elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"79cc8aff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77d14d7e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"77d14d7e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>El mapeo de la superficie de ataque identifica todos los activos, puntos de entrada y vulnerabilidades que un adversario podr\u00eda explotar en un ataque. Proporciona a los defensores visibilidad de su exposici\u00f3n y ayuda a priorizar qu\u00e9 proteger.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-656111a9 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"656111a9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C\u00f3mo AI cambia el mapeo de la superficie de ataque:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-531f42db elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"531f42db\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div>AI transforma el mapeo de la superficie de ataque automatizando escaneos a gran escala de redes y activos, reduciendo dr\u00e1sticamente el esfuerzo manual. Gracias al reconocimiento avanzado de patrones, puede detectar puntos finales ocultos u olvidados que los m\u00e9todos tradicionales suelen pasar por alto. Los sistemas AI pueden actualizar los mapas continuamente a medida que evolucionan las infraestructuras, reduciendo los puntos ciegos y garantizando que los defensores mantengan una imagen precisa y en tiempo real de su entorno.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-4ba4a5ef elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4ba4a5ef\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Prevenci\u00f3n.<\/strong> Reduce los riesgos antes de que los agresores los exploten.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-1b049691 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1b049691\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparaci\u00f3n.<\/strong> Mantiene una visi\u00f3n actualizada de la infraestructura para la planificaci\u00f3n de incidentes.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-46eb4add e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"46eb4add\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4612b0e4 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4612b0e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso destacado: Uso de LLM para descubrir activos en infraestructuras cr\u00edticas<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-447f550a elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"447f550a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En 2025, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.3390\/electronics14163267\">Luigi Coppolino y otros <\/a>ha publicado un estudio que muestra c\u00f3mo los modelos de grandes lenguajes (LLM) pueden mejorar el descubrimiento de activos en infraestructuras cr\u00edticas. Las herramientas tradicionales, como Nmap o las plataformas de seguridad industrial, corren el riesgo de interrumpir los sistemas sensibles mediante exploraciones activas o no detectan los dispositivos ocultos al basarse \u00fanicamente en la supervisi\u00f3n pasiva.<\/p><p>Los investigadores propusieron un marco de \"Mezcla de Expertos\" basado en LLM que combina datos procedentes de la observaci\u00f3n pasiva del tr\u00e1fico, sondeos activos cuidadosamente limitados y se\u00f1ales f\u00edsicas como emisiones electromagn\u00e9ticas. A continuaci\u00f3n, agentes LLM especializados interpretan estos datos: uno se centra en los protocolos industriales, otro en las vulnerabilidades de las redes IT\/OT y otro en la arquitectura y las dependencias de los sistemas.<\/p><p>El sistema tambi\u00e9n puede recurrir a fuentes de inteligencia externas (como las bases de datos ATT&amp;CK o CVE de MITRE) para identificar puntos d\u00e9biles y recomendar medidas de seguridad. En las pruebas realizadas en una red industrial simulada, clasific\u00f3 con \u00e9xito activos como controladores l\u00f3gicos programables, brazos rob\u00f3ticos e impresoras, al tiempo que se\u00f1alaba pr\u00e1cticas inseguras como el tr\u00e1fico Modbus sin cifrar.<\/p><p>Este enfoque convierte el mapeo de la superficie de ataque en un proceso adaptable y consciente del contexto que proporciona visibilidad en tiempo real y reduce los riesgos del escaneado tradicional. Al reducir las barreras t\u00e9cnicas para los defensores, permite una supervisi\u00f3n m\u00e1s exhaustiva y refuerza la postura general de seguridad de las infraestructuras cr\u00edticas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-314b18b e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"314b18b\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ebd483e elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"ebd483e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"ebd483e\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tOtras lecturas\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-ebd483e\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-3f6e4dc e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"3f6e4dc\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-ebd483e\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-64b8356 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"64b8356\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e2562f7 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"e2562f7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Impacto de AI para la detecci\u00f3n de amenazas - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/979-8-8688-0947-7_3\">\"AI para la Defensa\" (Donnie W. Wendt 2024)<\/a><br> El cap\u00edtulo muestra c\u00f3mo AI ha avanzado en la detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de amenazas, donde los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico procesan grandes cantidades de datos heterog\u00e9neos para identificar posibles ataques. Los resultados ponen de relieve c\u00f3mo las primeras aplicaciones en los a\u00f1os 2000-2010 se centraron en la detecci\u00f3n de malware, intrusiones y spam, demostrando la fuerza de AI para analizar grandes conjuntos de datos y mejorar los sistemas de detecci\u00f3n existentes, al tiempo que se mejoran gradualmente las funciones de ciberseguridad de larga data.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Detecci\u00f3n de amenazas de nueva generaci\u00f3n - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.56726\/IRJMETS32644\">\"Revolucionando la ciberseguridad: Unleashing the Power of Artificial Intelligence and Machine Learning\" (Manoharan &amp; Sarker 2022)<\/a><br>El documento muestra c\u00f3mo AI y el aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1n revolucionando la detecci\u00f3n de amenazas, permitiendo a las organizaciones detectar anomal\u00edas, analizar patrones de comportamiento y predecir posibles ataques. Los resultados ponen de relieve c\u00f3mo t\u00e9cnicas como la PNL para extraer inteligencia sobre amenazas y el aprendizaje profundo para el reconocimiento de patrones pueden automatizar la detecci\u00f3n y la respuesta, mientras que estudios de casos reales confirman su eficacia.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274302\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"code-scanning-evaluation\" data-tab-index=\"2\" style=\"--n-tabs-title-order: 2;\" class=\"elementor-element elementor-element-102f5cf2 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"102f5cf2\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2091fc35 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"2091fc35\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-20a4d496 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"20a4d496\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Escaneado y evaluaci\u00f3n de c\u00f3digos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b5b7f0c elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"b5b7f0c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c82968c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2c82968c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>El escaneado de c\u00f3digo revisa el c\u00f3digo fuente para detectar vulnerabilidades, bibliotecas inseguras o pr\u00e1cticas de seguridad deficientes antes de que puedan ser explotadas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2696f42d elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2696f42d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C\u00f3mo AI cambia el escaneado y la evaluaci\u00f3n de c\u00f3digos:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34e6457 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"34e6457\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI acelera la detecci\u00f3n de vulnerabilidades resaltando las funciones inseguras e identificando los patrones de codificaci\u00f3n de riesgo aprendidos de exploits anteriores. Tambi\u00e9n ofrece sugerencias de correcci\u00f3n automatizadas, ayudando a los desarrolladores a escribir c\u00f3digo m\u00e1s seguro y reduciendo la ventana de oportunidad para los atacantes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-1f8901c5 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1f8901c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Prevenci\u00f3n.<\/strong> Soluciona los puntos d\u00e9biles antes de que los atacantes los descubran.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-210bebc elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"210bebc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparaci\u00f3n.<\/strong> Refuerza la postura de seguridad de base para la preparaci\u00f3n ante incidentes.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-5de58f28 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"5de58f28\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25204f5 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"25204f5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso destacado: Uso de LLM para escaneo de c\u00f3digo y desarrollo seguro<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59f93f5e elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"59f93f5e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En 2025, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2504.20814\">Belozerov et al <\/a>investigaron c\u00f3mo los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos pueden apoyar las pr\u00e1cticas de codificaci\u00f3n segura. Su estudio compar\u00f3 ChatGPT con el conjunto de datos DevGPT, que conten\u00eda c\u00f3digo real de desarrolladores junto con vulnerabilidades conocidas detectadas por esc\u00e1neres est\u00e1ticos. De las 32 vulnerabilidades confirmadas, ChatGPT detect\u00f3 correctamente 18 e incluso sugiri\u00f3 correcciones para 17 de ellas.<\/p><p>Los resultados muestran c\u00f3mo AI puede reducir el esfuerzo manual en la revisi\u00f3n de c\u00f3digo, ayudar a clasificar los patrones de codificaci\u00f3n de riesgo y proporcionar sugerencias de correcci\u00f3n automatizadas. De este modo se pueden ampliar las pr\u00e1cticas de codificaci\u00f3n segura y acortar el plazo en el que se pueden explotar las vulnerabilidades.<\/p><p>Al mismo tiempo, el estudio puso de relieve importantes limitaciones: ChatGPT produc\u00eda ocasionalmente resultados demasiado confiados pero incorrectos, introduc\u00eda nuevos fallos al intentar corregirlos y era menos fiable que el an\u00e1lisis est\u00e1tico o la revisi\u00f3n humana por expertos. Una conclusi\u00f3n clave de este estudio es que AI puede ser un poderoso asistente en la evaluaci\u00f3n de c\u00f3digo, pero s\u00f3lo cuando se combina con herramientas tradicionales y una supervisi\u00f3n adecuada.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bd5bc13 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"bd5bc13\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cfe9a09 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"cfe9a09\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"cfe9a09\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tOtras lecturas\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-cfe9a09\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-c151b76 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"c151b76\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-cfe9a09\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-bdd0b76 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"bdd0b76\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ca347b6 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"ca347b6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Revisi\u00f3n automatizada del c\u00f3digo - <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/394286736_A_Review_of_Applying_AI_for_Cybersecurity_Opportunities_Risks_and_Mitigation_Strategies\">\"Revisi\u00f3n de la aplicaci\u00f3n de AI a la ciberseguridad: Oportunidades, riesgos y estrategias de mitigaci\u00f3n\" (Ndibe &amp; Ufomba 2024)<\/a><br> El documento muestra c\u00f3mo AI y los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos pueden apoyar las revisiones automatizadas de c\u00f3digo y las evaluaciones de vulnerabilidades, ayudando a las organizaciones a detectar proactivamente los puntos d\u00e9biles del c\u00f3digo fuente y reducir los tiempos de respuesta. Los resultados tambi\u00e9n ponen de relieve riesgos como el c\u00f3digo inseguro generado por AI, lo que subraya la necesidad de supervisi\u00f3n humana y marcos de gobernanza.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Aprendizaje profundo interpretable para la detecci\u00f3n de vulnerabilidades - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1145\/3468264.3468597\">\"Detecci\u00f3n de vulnerabilidades con interpretaciones detalladas\" (Li et al. 2021)<\/a><br> Este art\u00edculo presenta IVDetect, un modelo de aprendizaje profundo que detecta vulnerabilidades en c\u00f3digos y se\u00f1ala las declaraciones y dependencias espec\u00edficas responsables. IVDetect mejora la precisi\u00f3n con respecto a las herramientas m\u00e1s avanzadas y proporciona explicaciones detalladas. Los resultados muestran mejoras sustanciales en el rendimiento de la detecci\u00f3n y una identificaci\u00f3n m\u00e1s precisa del c\u00f3digo vulnerable, lo que permite el an\u00e1lisis automatizado y la correcci\u00f3n por parte de los desarrolladores.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Detecci\u00f3n multiling\u00fce de vulnerabilidades del c\u00f3digo - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2508.11710\">\"Detecci\u00f3n de vulnerabilidades de c\u00f3digo en distintos lenguajes de programaci\u00f3n con modelos AI\" (Humran &amp; Sonmez 2025)<\/a><br> En este art\u00edculo se investigan modelos basados en transformadores, como CodeBERT y CodeLlama, para detectar vulnerabilidades en m\u00faltiples lenguajes de programaci\u00f3n. Mediante el ajuste fino en diversos conjuntos de datos, los modelos capturan tanto la sintaxis como la sem\u00e1ntica, alcanzando una precisi\u00f3n de hasta 97%. El estudio tambi\u00e9n incorpora m\u00e9todos ensemble y AI explicable para reducir los falsos positivos y mejorar la confianza de los desarrolladores. Demuestra que los modelos AI pueden superar a los analizadores est\u00e1ticos tradicionales en entornos multiling\u00fces, aunque siguen existiendo retos en cuanto a robustez, precisi\u00f3n y preparaci\u00f3n para el despliegue.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274303\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"data-summarisation\" data-tab-index=\"3\" style=\"--n-tabs-title-order: 3;\" class=\"elementor-element elementor-element-12cf6159 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"12cf6159\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e4a8ee3 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4e4a8ee3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ef820e7 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2ef820e7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Resumen de datos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17f46d3d elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"17f46d3d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-67670e0f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"67670e0f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>El resumen de datos condensa grandes vol\u00famenes de datos t\u00e9cnicos (por ejemplo, registros, informes e informaci\u00f3n sobre amenazas) en perspectivas accesibles.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-167eb8ed elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"167eb8ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C\u00f3mo AI cambia el resumen de datos:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a0a8def elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5a0a8def\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI reduce la sobrecarga cognitiva transformando la informaci\u00f3n bruta y no estructurada en inteligencia procesable. Puede identificar patrones recurrentes o anomal\u00edas en conjuntos de datos fragmentados. Tambi\u00e9n puede generar informes en lenguaje sencillo para no especialistas. De este modo, AI facilita el consumo de la informaci\u00f3n, su comunicaci\u00f3n y la adopci\u00f3n de medidas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-34ec9b90 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"34ec9b90\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparaci\u00f3n.<\/strong> Ayuda a digerir la informaci\u00f3n sobre amenazas y a planificar con mayor eficacia.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-26574200 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"26574200\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Respuesta.<\/strong> Agiliza el conocimiento de la situaci\u00f3n en tiempo real.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-1bf0296c elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1bf0296c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Recuperaci\u00f3n.<\/strong> Elabora res\u00famenes e informes sobre las lecciones aprendidas.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-5d710aca e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"5d710aca\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-730d8f43 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"730d8f43\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso destacado: AI para resumir registros y conocer la situaci\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-237f8832 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"237f8832\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En 2024, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2403.17160\">Balasubramanian et al <\/a>ha presentado CYGENT, un agente conversacional basado en GPT-3 capaz de analizar y resumir los registros del sistema. En lugar de obligar a los analistas a examinar miles de entradas de registro sin procesar, CYGENT las condensa en resultados breves y legibles que ponen de relieve los principales eventos y anomal\u00edas.<\/p><p>En las evaluaciones, CYGENT super\u00f3 a otros grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos en la producci\u00f3n de res\u00famenes claros y procesables. El sistema redujo la sobrecarga cognitiva, facilit\u00f3 el conocimiento de la situaci\u00f3n durante incidentes en directo y agiliz\u00f3 la toma de decisiones.<\/p><p>Este caso ilustra c\u00f3mo AI puede transformar datos t\u00e9cnicos sin procesar en inteligencia accesible. Al facilitar la interpretaci\u00f3n de los registros, ayuda a los defensores a prepararse con mayor eficacia, responder m\u00e1s r\u00e1pidamente y recuperarse con mejor documentaci\u00f3n tras los incidentes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-642d19a e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"642d19a\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-615af78 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"615af78\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"615af78\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tOtras lecturas\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-615af78\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-d3b225a e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"d3b225a\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-615af78\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-203b012 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"203b012\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-06f217f elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"06f217f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Conjuntos de datos de integraci\u00f3n CTI - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2408.06576\">\"CTISum: A New Benchmark Dataset for Cyber Threat Intelligence Summarisation\" (Peng et al. 2024)<\/a><br> El documento presenta CTISum, un conjunto de datos para resumir informes de inteligencia sobre ciberamenazas (CTI), que permite resumir informes de inteligencia complejos para ayudar a los defensores a planificar y captar las lecciones aprendidas de forma m\u00e1s eficaz.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Extracci\u00f3n TTP - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1145\/3696427\">\"TTPXHunter: Actionable Threat Intelligence Extraction as TTPs from Finished Cyber Threat Reports\" (Rani et al. 2024)<\/a> <br> El documento propone TTPXHunter, una herramienta basada en PNL que extrae las t\u00e1cticas, t\u00e9cnicas y procedimientos (TTP) de los atacantes de los informes sobre amenazas para comprender su modus operandi, transformando la inteligencia no estructurada en res\u00famenes estructurados y procesables.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">PNL para el an\u00e1lisis de incidentes - <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/382917950_Natural_Language_Processing_for_Cybersecurity_Incident_Analysis\">\"Procesamiento del lenguaje natural para el an\u00e1lisis de incidentes de ciberseguridad\" (Ogundairo &amp; Broklyn, 2024)<\/a> <br>El art\u00edculo estudia las aplicaciones de la PNL para analizar fuentes de datos no estructuradas, con t\u00e9cnicas de PNL (por ejemplo, reconocimiento de entidades, an\u00e1lisis de sentimientos, resumen, triaje basado en chatbot). El documento concluye que la PNL puede automatizar la notificaci\u00f3n de incidentes y los res\u00famenes de inteligencia sobre amenazas, reduciendo los tiempos de respuesta y mejorando la documentaci\u00f3n posterior al incidente.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274304\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"data-classification\" data-tab-index=\"4\" style=\"--n-tabs-title-order: 4;\" class=\"elementor-element elementor-element-2dfdf682 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"2dfdf682\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-62a0ac0c e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"62a0ac0c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-74348399 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"74348399\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Clasificaci\u00f3n de los datos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cd12159 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"cd12159\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5451aafa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5451aafa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La clasificaci\u00f3n de datos organiza la informaci\u00f3n en funci\u00f3n de su sensibilidad o de los requisitos de cumplimiento, garantizando que los activos cr\u00edticos reciban la protecci\u00f3n adecuada.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f91a7d0 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5f91a7d0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C\u00f3mo AI cambia la clasificaci\u00f3n de los datos:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ab2deb0 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2ab2deb0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI utiliza el procesamiento del lenguaje natural para etiquetar autom\u00e1ticamente contenidos sensibles y detectar datos mal clasificados o expuestos a escala.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-3e7eb85f elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3e7eb85f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Prevenci\u00f3n.<\/strong> Reduce la exposici\u00f3n accidental de datos sensibles.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-295f104a elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"295f104a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparaci\u00f3n.<\/strong> Apoya el cumplimiento de la normativa.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-1946bb24 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"1946bb24\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19abb30e elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"19abb30e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso destacado: AI para la clasificaci\u00f3n de datos sensibles<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-71ff510c elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"71ff510c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En 2024, <a href=\"https:\/\/ceur-ws.org\/Vol-3643\/paper3.pdf\">De Renzis et al <\/a>investig\u00f3 c\u00f3mo pod\u00edan utilizarse grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos para mejorar la clasificaci\u00f3n de informaci\u00f3n sensible. Un reto fundamental en este \u00e1mbito es que no siempre pueden utilizarse datos personales reales para el entrenamiento debido a los riesgos para la privacidad. Los autores propusieron generar datos de entrenamiento sint\u00e9ticos que siguieran reflejando los patrones de categor\u00edas sensibles, como la salud, la pol\u00edtica o la religi\u00f3n.<\/p><p>Su enfoque permiti\u00f3 el entrenamiento de clasificadores precisos sin exponer los datos reales de los usuarios, lo que demuestra c\u00f3mo AI puede ayudar a las organizaciones a cumplir con regulaciones como el GDPR, al tiempo que aumenta su capacidad para detectar y proteger la informaci\u00f3n sensible. Este caso ilustra c\u00f3mo AI refuerza tanto la prevenci\u00f3n (reduciendo la exposici\u00f3n accidental de datos) como la preparaci\u00f3n (apoyando los marcos de cumplimiento). Al mismo tiempo, subraya la importancia de la gobernanza y la validaci\u00f3n para garantizar que los datos sint\u00e9ticos y los modelos resultantes sigan siendo representativos y fiables.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f80863 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"0f80863\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aca4f78 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"aca4f78\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"aca4f78\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tOtras lecturas\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-aca4f78\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-4b66049 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4b66049\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-aca4f78\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-f8c541c e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"f8c541c\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-add1303 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"add1303\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Etiquetado de categor\u00edas GDPR basado en transformadores - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.3390\/fi14080228\">\"Detecci\u00f3n autom\u00e1tica de datos sensibles mediante clasificadores basados en transformadas\" (Petrolini et al. 2022)<\/a><br> Este estudio aplica modelos AI para marcar autom\u00e1ticamente texto sensible, que abarca \u00e1reas como la pol\u00edtica, la salud, la religi\u00f3n y la sexualidad, dentro de grandes colecciones de documentos. Demuestra que los enfoques basados en transformadores pueden clasificar estos datos de forma fiable, respaldando el cumplimiento del GDPR y permitiendo el etiquetado automatizado a gran escala para la clasificaci\u00f3n de datos basada en el cumplimiento.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">An\u00e1lisis sem\u00e1ntico para la detecci\u00f3n automatizada de datos sensibles - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1186\/s42400-018-0011-x\">\"Identificaci\u00f3n automatizada de datos sensibles a partir de la especificaci\u00f3n impl\u00edcita del usuario (S3)\" (Yang &amp; Liang 2018)<\/a><br> Este art\u00edculo presenta S3, un sistema que identifica datos sensibles en aplicaciones m\u00f3viles analizando la sem\u00e1ntica en lugar de basarse en palabras clave. Mediante el aprendizaje de las preferencias de privacidad del usuario, logra una mayor precisi\u00f3n que las herramientas tradicionales, lo que ilustra c\u00f3mo AI puede adaptar la clasificaci\u00f3n de datos a contextos del mundo real. El estudio subraya que la sensibilidad de la informaci\u00f3n depende tanto del contexto de la aplicaci\u00f3n como de las preferencias del usuario, y que una protecci\u00f3n eficaz en la era de la nube exige poder identificar primero esos datos.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274305\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"anomaly-detection\" data-tab-index=\"5\" style=\"--n-tabs-title-order: 5;\" class=\"elementor-element elementor-element-7fb93d02 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7fb93d02\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-56c6ec e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"56c6ec\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c5d609 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7c5d609\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Detecci\u00f3n de anomal\u00edas en puntos finales o redes<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c77575e elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"3c77575e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-172e19ac elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"172e19ac\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La detecci\u00f3n de anomal\u00edas supervisa los puntos finales y el tr\u00e1fico de red en busca de comportamientos inusuales que puedan indicar un peligro.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e03e927 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7e03e927\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C\u00f3mo AI cambia la detecci\u00f3n de anomal\u00edas en endpoints y redes:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e110dcd elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6e110dcd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI aprende c\u00f3mo es la actividad normal y se\u00f1ala las desviaciones que podr\u00edan indicar actividad maliciosa. A diferencia de los sistemas basados en firmas, puede detectar intrusiones m\u00e1s sutiles que eluden la detecci\u00f3n tradicional. AI permite una respuesta m\u00e1s r\u00e1pida y eficaz a los incidentes al priorizar las alertas y reducir los falsos positivos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-6eb78ef2 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6eb78ef2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparaci\u00f3n.<\/strong> Establece l\u00edneas de base de la actividad normal.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-148acc6f elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"148acc6f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Respuesta.<\/strong> Detecta anomal\u00edas en tiempo real para se\u00f1alar y contener los ataques.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-5c840e71 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"5c840e71\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-51f8235b elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"51f8235b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso destacado: Uso de AI para la detecci\u00f3n de anomal\u00edas en sistemas cr\u00edticos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f3c9d31 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3f3c9d31\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En 2024, <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/386080149_AI-Driven_Anomaly_Detection_for_Proactive_Cybersecurity_and_Data_Breach_Prevention\">Nwoye y Nwagwughiagwu<\/a> examinaron c\u00f3mo la detecci\u00f3n de anomal\u00edas basada en AI pod\u00eda mejorar la ciberdefensa en puntos finales y redes. Utilizando modelos de aprendizaje autom\u00e1tico entrenados en patrones normales de comportamiento del sistema y tr\u00e1fico de red, su enfoque les permiti\u00f3 identificar desviaciones sutiles que los sistemas tradicionales basados en firmas pasar\u00edan por alto, incluyendo, por ejemplo, se\u00f1ales tempranas de amenazas internas y violaciones de datos.<\/p><p>El estudio presentaba ejemplos de sectores cr\u00edticos que demostraban que la detecci\u00f3n de anomal\u00edas mediante AI reduc\u00eda los tiempos de respuesta y ayudaba a mantener la continuidad de la actividad al detectar actividades sospechosas antes de que causaran da\u00f1os graves. Los autores tambi\u00e9n reconocen los retos, como los falsos positivos y la necesidad de transparencia en los complejos modelos AI. Este caso demuestra c\u00f3mo AI contribuye tanto a la preparaci\u00f3n (estableciendo l\u00edneas de base de actividad normal) como a la respuesta (detectando y priorizando anomal\u00edas en tiempo real).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0b4e166 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"0b4e166\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e613577 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"e613577\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"e613577\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tOtras lecturas\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-e613577\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-d32e1e7 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"d32e1e7\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-e613577\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-9f0a795 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"9f0a795\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d8c8a6 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"7d8c8a6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Detecci\u00f3n de anomal\u00edas basada en GAN - <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2009.07769\">\"TadGAN: Time Series Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks\" (Geiger et al. 2020)<\/a><br> Este art\u00edculo presenta TadGAN, un marco no supervisado que aplica GANs consistentes en ciclos para detectar anomal\u00edas en datos de series temporales. Combinando errores de reconstrucci\u00f3n con resultados cr\u00edticos, TadGAN genera puntuaciones de anomal\u00edas fiables y reduce los falsos positivos. Probado en 11 conjuntos de datos de referencia de dominios, super\u00f3 sistem\u00e1ticamente a los m\u00e9todos m\u00e1s avanzados. El estudio muestra c\u00f3mo los GAN pueden mejorar la detecci\u00f3n de anomal\u00edas temporales sutiles en diversos sistemas del mundo real.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Aprendizaje autom\u00e1tico para la detecci\u00f3n de anomal\u00edas en las infraestructuras - <a href=\"https:\/\/dl.gi.de\/handle\/20.500.12116\/45143\">\"Defensores AI: Machine Learning Driven Anomaly Detection in Critical Infrastructures\" (Nebebe et al. 2024)<\/a><br> Este art\u00edculo compara modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para detectar anomal\u00edas en infraestructuras cr\u00edticas, utilizando series temporales de datos de un simulador de sistemas hidr\u00e1ulicos. Se distinguen las anomal\u00edas puntuales (valores at\u00edpicos aislados) de las contextuales (desviaciones s\u00f3lo aparentes en el contexto) y se comparan modelos interpretables sencillos (por ejemplo, regresi\u00f3n log\u00edstica, \u00e1rboles de decisi\u00f3n) con modelos m\u00e1s complejos de caja negra en conjuntos de datos coherentes. El objetivo es evaluar qu\u00e9 m\u00e9todos funcionan mejor en entornos industriales reales. El art\u00edculo subraya que, si bien los modelos complejos pueden arrojar \u00edndices de detecci\u00f3n m\u00e1s elevados, los m\u00e9todos m\u00e1s sencillos siguen ofreciendo ventajas en cuanto a interpretabilidad y solidez en \u00e1mbitos de infraestructuras sensibles.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274306\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"writing-analysis\" data-tab-index=\"6\" style=\"--n-tabs-title-order: 6;\" class=\"elementor-element elementor-element-33781d37 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"33781d37\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6ad48c1c e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"6ad48c1c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c54d1e2 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2c54d1e2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Tareas generales de redacci\u00f3n y recopilaci\u00f3n\/an\u00e1lisis de datos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-54ba2073 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"54ba2073\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6dde1cb5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6dde1cb5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Las operaciones defensivas tambi\u00e9n implican una amplia labor de redacci\u00f3n, investigaci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos para documentar incidentes, fundamentar decisiones y formar al personal.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26c766a elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"26c766a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C\u00f3mo modifica AI las tareas generales de redacci\u00f3n y recopilaci\u00f3n o an\u00e1lisis de datos:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47ba4100 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"47ba4100\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI puede redactar informes, pol\u00edticas y res\u00famenes de incidentes, aliviando la carga administrativa de los analistas. Puede automatizar la recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n de fuentes abiertas para ejercicios, lo que permite a estudiantes y profesionales centrarse en an\u00e1lisis y estrategias de alto nivel en lugar de en tareas repetitivas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-26aaf561 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"26aaf561\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Respuesta.<\/strong> Apoya la elaboraci\u00f3n r\u00e1pida de informes y el conocimiento de la situaci\u00f3n.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-7a2e16cd elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7a2e16cd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Recuperaci\u00f3n.<\/strong> Permite la documentaci\u00f3n exhaustiva posterior al incidente y las lecciones aprendidas.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-34606624 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"34606624\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17bd8f8a elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"17bd8f8a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso destacado: Recopilaci\u00f3n automatizada de informaci\u00f3n y elaboraci\u00f3n de informes<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36065180 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"36065180\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En 2024, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2212.10388\">Gao et al<\/a>\u00a0present\u00f3 ThreatKG, un sistema impulsado por AI que recopila autom\u00e1ticamente informaci\u00f3n sobre ciberamenazas de fuentes abiertas, extrae entidades clave como actores y vulnerabilidades, y las organiza en un gr\u00e1fico de conocimiento estructurado. En lugar de que los analistas lean manualmente informes largos y desestructurados, el sistema proporciona una visi\u00f3n general consolidada y consultable. Esto reduce la carga administrativa de las operaciones defensivas, agiliza la elaboraci\u00f3n de informes sobre incidentes y mejora el conocimiento de la situaci\u00f3n durante las amenazas activas. Al transformar la informaci\u00f3n fragmentada en perspectivas accesibles, ThreatKG permite al personal dedicar m\u00e1s tiempo a la interpretaci\u00f3n y la toma de decisiones. El estudio ilustra c\u00f3mo AI puede remodelar el trabajo defensivo cotidiano haciendo que la recopilaci\u00f3n de inteligencia sea m\u00e1s eficiente y procesable, al tiempo que pone de relieve la necesidad de supervisi\u00f3n para garantizar la precisi\u00f3n y la pertinencia.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bb66e34 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"bb66e34\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37d3cdd elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"37d3cdd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"37d3cdd\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tOtras lecturas\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-37d3cdd\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-0da8550 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"0da8550\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-37d3cdd\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-3017d61 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"3017d61\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0422b87 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"0422b87\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Implicaciones de gobernanza, \u00e9ticas, legales y sociales de AI en OSINT - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s00146-023-01628-x\">\"Inteligencia de c\u00f3digo abierto y AI: una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica\" (Ghioni et al. 2023)<\/a><br> El art\u00edculo revisa 571 estudios sobre AI en OSINT, sobre el uso de AI en inteligencia de c\u00f3digo abierto (OSINT), examinando su gobernanza, implicaciones \u00e9ticas, legales y sociales. La revisi\u00f3n concluye que la AI ha ampliado las capacidades de la OSINT mediante el aprendizaje autom\u00e1tico, la miner\u00eda de datos y la ciencia forense visual, pero tambi\u00e9n ha suscitado acuciantes preocupaciones en torno a la privacidad, la responsabilidad, la parcialidad y el uso indebido. Los autores subrayan las lagunas en la regulaci\u00f3n, la supervisi\u00f3n y la transparencia, y reclaman marcos m\u00e1s s\u00f3lidos para garantizar que la inteligencia operativa basada en la AI respalde las operaciones de inteligencia sin socavar los derechos, la confianza o la responsabilidad democr\u00e1tica.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Generaci\u00f3n autom\u00e1tica de informes - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2310.02655\">\"AGIR: Automatizaci\u00f3n de los informes de inteligencia sobre ciberamenazas con generaci\u00f3n de lenguaje natural\" (Perrina et al. 2023)<\/a><br> Este art\u00edculo presenta AGIR, un sistema de generaci\u00f3n de lenguaje natural que crea informes CTI exhaustivos a partir de gr\u00e1ficos de entidades formales. AGIR reduce el tiempo de redacci\u00f3n de informes en m\u00e1s de 40% manteniendo una gran precisi\u00f3n y fluidez, lo que demuestra c\u00f3mo AI puede automatizar las tareas de redacci\u00f3n y an\u00e1lisis de informes, liberando a los analistas para que se centren en la interpretaci\u00f3n y la estrategia de m\u00e1s alto nivel.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274307\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"synthetic-data\" data-tab-index=\"7\" style=\"--n-tabs-title-order: 7;\" class=\"elementor-element elementor-element-7af9ec0d e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7af9ec0d\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4261140f e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4261140f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d77b34d elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4d77b34d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59cd38ee elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"59cd38ee\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ef7c049 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2ef7c049\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos crea conjuntos de datos artificiales para entrenamiento, pruebas o simulaci\u00f3n sin exponer informaci\u00f3n sensible del mundo real.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4bc6fa61 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4bc6fa61\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C\u00f3mo cambia AI la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ba9ff81 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4ba9ff81\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI puede producir muestras realistas de tr\u00e1fico de red o de malware para su uso en laboratorio, colmar lagunas cuando no se dispone de datos del mundo real y salvaguardar la privacidad al tiempo que permite la experimentaci\u00f3n. Esto ayuda a educadores y defensores a prepararse para incidentes reales sin arriesgar la exposici\u00f3n de datos sensibles.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-343df702 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"343df702\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Prevenci\u00f3n.<\/strong> Permite experimentar de forma segura sin exponer informaci\u00f3n sensible.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-19ff8cba elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"19ff8cba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparaci\u00f3n.<\/strong> Admite la formaci\u00f3n y la simulaci\u00f3n con conjuntos de datos realistas.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-60acc920 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"60acc920\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Recuperaci\u00f3n.<\/strong> Recrea escenarios de ataque para realizar pruebas y mejoras tras los incidentes.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-39cad407 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"39cad407\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76c7b1c5 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"76c7b1c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso destacado: Uso de GAN para producir datos de entrenamiento seguros y realistas<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-732dcaf8 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"732dcaf8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En 2022, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1109\/GLOBECOM48099.2022.10001494\">Nukavarapu et al<\/a>\u00a0ha desarrollado MirageNet, un marco que utiliza redes generativas de adversarios (GAN) para crear tr\u00e1fico de red sint\u00e9tico realista. El sistema puede reproducir patrones de tr\u00e1fico DNS y otros protocolos de forma muy similar a los datos del mundo real, pero sin exponer informaci\u00f3n sensible de redes activas.<\/p><p>Esta innovaci\u00f3n es importante porque los defensores y educadores a menudo necesitan datos realistas para formaci\u00f3n, pruebas y experimentaci\u00f3n, pero no siempre pueden utilizar el tr\u00e1fico operativo por motivos de privacidad o seguridad. MirageNet permite realizar simulaciones seguras que preparan a los analistas para ataques reales al tiempo que evitan riesgos de divulgaci\u00f3n. El uso de AI, y en este caso de GANs, permite una experimentaci\u00f3n m\u00e1s segura y escalable. Al mismo tiempo, sigue siendo importante validar que los datos sint\u00e9ticos reflejen realmente las condiciones operativas reales, garantizando que la formaci\u00f3n y las pruebas sigan siendo fiables.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9868e72 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"9868e72\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b8a7925 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"b8a7925\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"b8a7925\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tOtras lecturas\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-b8a7925\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-30299e2 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"30299e2\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-b8a7925\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-20cb3f5 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"20cb3f5\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c30809 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"5c30809\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Aprendizaje profundo para el modelado sint\u00e9tico del tr\u00e1fico de red - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2009.12740\">\"STAN: Generaci\u00f3n de tr\u00e1fico de red sint\u00e9tico con modelos neuronales generativos\" (Xu et al. 2021)<\/a><br> El art\u00edculo presenta STAN (Synthetic network Traffic generation with Autoregressive Neural models), una arquitectura neuronal que modela dependencias temporales y de atributos en el tr\u00e1fico de red para generar conjuntos de datos realistas. Los resultados muestran que los modelos de detecci\u00f3n de anomal\u00edas entrenados en el tr\u00e1fico sint\u00e9tico de STAN lograron una precisi\u00f3n casi comparable a los entrenados en datos reales, lo que demuestra c\u00f3mo el aprendizaje profundo permite conjuntos de datos sint\u00e9ticos de alta calidad para el entrenamiento y la simulaci\u00f3n de preparaci\u00f3n, preservando la privacidad.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Evaluaci\u00f3n de m\u00e9todos sint\u00e9ticos de generaci\u00f3n de tr\u00e1fico - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2410.16326\">\"Generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos de tr\u00e1fico de red: Un estudio comparativo\" (Ammara et al., 2025)<\/a><br> El estudio eval\u00faa doce m\u00e9todos de generaci\u00f3n de tr\u00e1fico sint\u00e9tico, entre ellos enfoques estad\u00edsticos, AI cl\u00e1sicos y AI generativos, utilizando conjuntos de datos est\u00e1ndar. Los resultados muestran que los modelos basados en GAN ofrecen una fidelidad y una utilidad superiores, mientras que los m\u00e9todos estad\u00edsticos mantienen el equilibrio de clases pero pierden complejidad estructural.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274308\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"iam\" data-tab-index=\"8\" style=\"--n-tabs-title-order: 8;\" class=\"elementor-element elementor-element-7f370106 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7f370106\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e8f1698 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"e8f1698\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7911b5d1 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7911b5d1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Gesti\u00f3n de identidades y accesos (IAM)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c35df68 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"5c35df68\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-693ad18 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"693ad18\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La gesti\u00f3n de identidades y accesos (IAM) garantiza que s\u00f3lo los usuarios autorizados tengan acceso adecuado a los sistemas y recursos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78f251a0 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"78f251a0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C\u00f3mo AI cambia la gesti\u00f3n de identidades y accesos:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68fc5b4c elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"68fc5b4c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI refuerza la IAM detectando patrones de inicio de sesi\u00f3n an\u00f3malos que pueden indicar un uso indebido de las credenciales, recomendando pol\u00edticas de autenticaci\u00f3n adaptables y automatizando las comprobaciones rutinarias. Durante los incidentes, puede detectar r\u00e1pidamente las cuentas comprometidas y activar controles m\u00e1s estrictos para contener las amenazas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-5936f6e0 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5936f6e0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Prevenci\u00f3n.<\/strong> Refuerza la autenticaci\u00f3n y reduce el acceso no autorizado.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-7728f889 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7728f889\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Respuesta.<\/strong> Se adapta en tiempo real en caso de sospecha de uso indebido de credenciales.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-355ae3a8 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"355ae3a8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-267ae09c elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"267ae09c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso destacado: Detecci\u00f3n de accesos inusuales e inapropiados<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f6a7b86 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5f6a7b86\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En 2024, <a href=\"https:\/\/www.diva-portal.org\/smash\/get\/diva2:1943652\/FULLTEXT02.pdf\">Vender<\/a> realiz\u00f3 un estudio de prueba de concepto sobre la aplicaci\u00f3n de AI a los sistemas IAM. Al integrar un modelo de detecci\u00f3n de anomal\u00edas en una plataforma IAM en funcionamiento, el sistema fue capaz de detectar comportamientos de inicio de sesi\u00f3n inusuales y privilegios de acceso inadecuados. Este enfoque permite a las organizaciones detectar m\u00e1s r\u00e1pidamente las cuentas comprometidas o el uso indebido de informaci\u00f3n privilegiada y adaptar din\u00e1micamente las pol\u00edticas de autenticaci\u00f3n cuando se detectan riesgos. El estudio puso de manifiesto un claro aumento de la eficiencia, al tiempo que subray\u00f3 la necesidad permanente de supervisi\u00f3n humana para interpretar las anomal\u00edas se\u00f1aladas y evitar interrupciones innecesarias. AI permite, por tanto, reforzar el control de acceso cotidiano y puede convertir la IAM en una l\u00ednea de defensa m\u00e1s adaptativa y proactiva.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-985150d e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"985150d\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a63260 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"7a63260\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"7a63260\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tOtras lecturas\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-7a63260\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-bb2356b e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"bb2356b\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-7a63260\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-7e76bf7 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7e76bf7\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bcb67cf elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"bcb67cf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Auditor\u00eda de infraestructuras cr\u00edticas - <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/390929423_AI-Powered_IAM_Audit_for_Anomaly_Detection_in_Critical_Infrastructure\">\"Auditor\u00eda IAM potenciada por AI para la detecci\u00f3n de anomal\u00edas en infraestructuras cr\u00edticas\" (Rodr\u00edguez et al. 2025)<\/a><br> Este art\u00edculo propone un marco de auditor\u00eda IAM basado en AI que combina la ingenier\u00eda de caracter\u00edsticas, la detecci\u00f3n de anomal\u00edas no supervisada y la clasificaci\u00f3n supervisada para analizar los registros IAM. En un conjunto de datos sint\u00e9tico modelado a partir de infraestructuras cr\u00edticas, el sistema alcanz\u00f3 una tasa de detecci\u00f3n de 92% con una tasa de falsos positivos inferior a 3%. Los resultados demuestran c\u00f3mo AI mejora la auditor\u00eda de registros IAM, permitiendo la detecci\u00f3n proactiva de amenazas internas y sutiles anomal\u00edas de acceso que los m\u00e9todos tradicionales a menudo pasan por alto.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274309\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"log-analysis\" data-tab-index=\"9\" style=\"--n-tabs-title-order: 9;\" class=\"elementor-element elementor-element-4da48b90 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4da48b90\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f78d023 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"f78d023\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-379f2404 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"379f2404\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">An\u00e1lisis de registros<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63586dde elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"63586dde\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-601ab045 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"601ab045\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>El an\u00e1lisis de registros examina los registros del sistema y de seguridad para detectar, investigar y comprender los incidentes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-140b6275 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"140b6275\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C\u00f3mo AI cambia el an\u00e1lisis de registros:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1787a6dd elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1787a6dd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI puede procesar vol\u00famenes masivos de registros en tiempo real, resaltar secuencias inusuales de eventos y generar res\u00famenes concisos. Esto mejora la detecci\u00f3n y permite agilizar la ense\u00f1anza y los simulacros de incidentes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-11c22472 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"11c22472\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparaci\u00f3n.<\/strong> Establece l\u00edneas de base e identifica posibles puntos d\u00e9biles.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-40785102 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"40785102\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Respuesta.<\/strong> Acelera la investigaci\u00f3n y facilita la gesti\u00f3n de incidentes en tiempo real.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-63b0357a elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"63b0357a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Recuperaci\u00f3n.<\/strong> Informa las revisiones y los informes posteriores a los incidentes.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-4c6b8e09 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4c6b8e09\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a67221 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1a67221\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso destacado: Agentes AI para el an\u00e1lisis sint\u00e1ctico de registros y el descubrimiento de patrones de amenazas<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64fcf552 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"64fcf552\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En 2025, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2509.05306\">Karaarslan et al<\/a>\u00a0examin\u00f3 c\u00f3mo los agentes AI pod\u00edan ayudar al an\u00e1lisis de los extensos registros generados por los honeypots Cowrie. Los honeypots imitan deliberadamente a los sistemas vulnerables para atraer a los atacantes, pero el resultado es un volumen abrumador de datos en bruto que resulta dif\u00edcil de interpretar para los analistas humanos.<\/p><p>Los investigadores demostraron que los agentes AI pueden analizar y resumir autom\u00e1ticamente estos registros, extrayendo patrones de ataque recurrentes y generando informes concisos. Esta automatizaci\u00f3n reduce el esfuerzo manual, mejora el conocimiento de la situaci\u00f3n y permite a los defensores detectar tendencias y ajustar las medidas de seguridad con mayor rapidez. El estudio ilustra c\u00f3mo AI puede transformar conjuntos de datos inmanejables en inteligencia procesable, al tiempo que subraya la necesidad de validar cuidadosamente los resultados para no malinterpretar t\u00e1cticas adversarias enga\u00f1osas o en evoluci\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7fab8e0 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7fab8e0\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b71c24a elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"b71c24a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"b71c24a\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tOtras lecturas\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-b71c24a\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-28fdb7c e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"28fdb7c\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-b71c24a\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-04be5b3 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"04be5b3\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77987ab elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"77987ab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">An\u00e1lisis autosupervisado de registros - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2203.10960\">\"AI-Driven Log Analysis Using Transformer Constructs\" (Pan 2023)<\/a><br> Este estudio explora c\u00f3mo AI puede ayudar al an\u00e1lisis de registros para la detecci\u00f3n e investigaci\u00f3n de incidentes. Utilizando un modelo Transformer entrenado en entradas de registro normales, el enfoque aplica el aumento de registro para el aprendizaje de caracter\u00edsticas auto-supervisado y luego afina el modelo con el aprendizaje de refuerzo en un peque\u00f1o conjunto de datos etiquetados. Los resultados indican que este m\u00e9todo puede superar los retos que plantean la heterogeneidad de las fuentes de registro y la escasez de datos etiquetados, por lo que resulta prometedor para su aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica y real en operaciones de ciberseguridad.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">An\u00e1lisis de registros basado en el aprendizaje profundo para la detecci\u00f3n de intrusiones - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.cose.2024.104222\">\"Clasificaci\u00f3n de registros de eventos de ciberataques mediante aprendizaje profundo con an\u00e1lisis de caracter\u00edsticas sem\u00e1nticas\" (Alzu'bi et al. 2025)<\/a><br> Este estudio propone un marco basado en aprendizaje profundo que utiliza vectorizaci\u00f3n sem\u00e1ntica e incrustaciones BERT para analizar registros de eventos para la detecci\u00f3n de intrusiones. Al categorizar los registros por tipos de eventos y ataques con AI explicable, el enfoque mejora la precisi\u00f3n de la detecci\u00f3n, logrando m\u00e1s de 99% de recuperaci\u00f3n y precisi\u00f3n, y supera a los modelos existentes.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-34802743010\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"malware-analysis\" data-tab-index=\"10\" style=\"--n-tabs-title-order: 10;\" class=\"elementor-element elementor-element-32dcb80 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"32dcb80\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e5cf53 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7e5cf53\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77b57bdc elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"77b57bdc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">An\u00e1lisis de malware<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6d506f51 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"6d506f51\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f9b5cc2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1f9b5cc2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>El an\u00e1lisis de malware investiga el software malicioso para comprender su comportamiento, origen e impacto potencial.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-307d8179 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"307d8179\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C\u00f3mo AI cambia el an\u00e1lisis de malware:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23226461 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"23226461\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI acelera la clasificaci\u00f3n identificando similitudes de c\u00f3digo entre familias de malware y generando explicaciones de la ejecuci\u00f3n en sandbox. Ayuda a los analistas a comprender r\u00e1pidamente c\u00f3mo funciona el malware, lo que permite una respuesta m\u00e1s r\u00e1pida y una mitigaci\u00f3n m\u00e1s eficaz.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-62f12026 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"62f12026\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Respuesta.<\/strong> Acelera la identificaci\u00f3n y contenci\u00f3n del malware.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-65714625 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"65714625\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Recuperaci\u00f3n.<\/strong> Contribuye a la adquisici\u00f3n de conocimientos para futuras defensas.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-742eb9 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"742eb9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78a4ba6 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"78a4ba6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso destacado: Desmontaje de malware asistido por AI<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d945268 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1d945268\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En 2025, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2504.07574\">Apvrille y Nakov<\/a> evalu\u00f3 R2AI, un complemento AI para el desensamblador Radare2, en muestras recientes de malware de Linux e IoT. El sistema integra LLM en el proceso de ingenier\u00eda inversa, ayudando a los analistas a descompilar funciones, renombrar variables e identificar comportamientos sospechosos. Su estudio demostr\u00f3 que la asistencia de AI pod\u00eda reducir el tiempo de an\u00e1lisis de varios d\u00edas a aproximadamente la mitad, manteniendo una calidad igual o superior a la del an\u00e1lisis realizado \u00fanicamente por humanos. Por ejemplo, en el caso del malware Linux\/Devura, AI dedujo correctamente formatos de argumentos que los analistas humanos hab\u00edan pasado por alto. Sin embargo, segu\u00edan existiendo limitaciones: los modelos produc\u00edan ocasionalmente alucinaciones, exageraciones u omisiones, y requer\u00edan la validaci\u00f3n constante de expertos cualificados. Los resultados sugieren que el desensamblaje asistido por AI es m\u00e1s eficaz como multiplicador de fuerza, ya que acelera el triaje y descubre detalles con mayor rapidez, aunque sigue dependiendo de la supervisi\u00f3n humana para garantizar la precisi\u00f3n y evitar interpretaciones err\u00f3neas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-671714c e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"671714c\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea4d306 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"ea4d306\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"ea4d306\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tOtras lecturas\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-ea4d306\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-ada8024 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"ada8024\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-ea4d306\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-7674b26 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7674b26\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c2abbc3 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"c2abbc3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Segmentaci\u00f3n sem\u00e1ntica para la clasificaci\u00f3n - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.32604\/cmes.2025.061080\">\"Aprendizaje profundo con segmentaci\u00f3n sem\u00e1ntica para la clasificaci\u00f3n de malware\" (Chen et al. 2025)<\/a><br> El estudio demuestra que la aplicaci\u00f3n de AI a partes seleccionadas de archivos de malware, en lugar de a secuencias completas de archivos, puede mejorar significativamente el rendimiento. Al centrarse en los datos de cabecera de los archivos ejecutables port\u00e1tiles, su modelo alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n del 99,54% en la clasificaci\u00f3n de familias de malware. Esto sugiere que centrarse en las secciones de c\u00f3digo m\u00e1s informativas permite una detecci\u00f3n de amenazas m\u00e1s r\u00e1pida y fiable.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Aprendizaje de pocos disparos para malware novedoso - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.cose.2022.102887\">\"A few-shot malware classification approach for unknown family recognition using malware feature visualization\" (Conti et al. 2022)<\/a><br> El art\u00edculo propone utilizar el aprendizaje de pocos disparos para clasificar familias de malware con s\u00f3lo un pu\u00f1ado de ejemplos, evitando as\u00ed la necesidad de volver a entrenar los modelos cada vez que surge un nuevo malware. Al visualizar binarios de malware como im\u00e1genes de tres canales y probar dos arquitecturas (CSNN y Shallow-FS), el estudio muestra una alta precisi\u00f3n en la clasificaci\u00f3n de malware tradicional y novedoso. Esto demuestra el potencial de los enfoques de pocos disparos para mejorar la adaptabilidad y la rapidez en la detecci\u00f3n de amenazas emergentes.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-34802743011\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"training-labs\" data-tab-index=\"11\" style=\"--n-tabs-title-order: 11;\" class=\"elementor-element elementor-element-2e92139e e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"2e92139e\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e598b54 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7e598b54\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e73c74a elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5e73c74a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Formaci\u00f3n y laboratorios<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5cf75f74 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"5cf75f74\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5fe07c66 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5fe07c66\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La formaci\u00f3n y los laboratorios proporcionan entornos controlados para ejercicios pr\u00e1cticos y simulaciones de ciberseguridad.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37e6d6c2 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"37e6d6c2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C\u00f3mo AI cambia la formaci\u00f3n y los laboratorios:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3791879d elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3791879d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI puede generar escenarios de laboratorio din\u00e1micos adaptados al progreso del alumno, crear retos adaptativos de dificultad variable y automatizar la retroalimentaci\u00f3n y la evaluaci\u00f3n. Esto permite una formaci\u00f3n m\u00e1s realista y escalable.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-21cc0925 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"21cc0925\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparaci\u00f3n.<\/strong> Refuerza la preparaci\u00f3n mediante simulaciones adaptativas.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-1fc426ad elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1fc426ad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Recuperaci\u00f3n.<\/strong> Incorpora a la formaci\u00f3n lecciones extra\u00eddas de incidentes reales.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-200258a6 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"200258a6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-675846ab elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"675846ab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso destacado: Cibersalas con AI para formaci\u00f3n adaptativa<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f8bc9d6 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5f8bc9d6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En 2025, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1080\/19361610.2025.2518383\">Sisodiya et al<\/a>ha presentado una plataforma cibern\u00e9tica impulsada por AI dise\u00f1ada para mejorar el realismo y la eficacia de la formaci\u00f3n en ciberseguridad. A diferencia de los laboratorios est\u00e1ticos tradicionales, la plataforma utiliza AI para ajustar la dificultad de los escenarios en funci\u00f3n del progreso del alumno, inyectar eventos de ataque realistas y proporcionar retroalimentaci\u00f3n automatizada.<\/p><p>El estudio constat\u00f3 que los estudiantes formados en este entorno lograban una mayor precisi\u00f3n en la detecci\u00f3n y una reducci\u00f3n de los tiempos de mitigaci\u00f3n en comparaci\u00f3n con los enfoques convencionales. Para los educadores, el sistema permite escalar los ejercicios, personalizar los retos e incorporar a las simulaciones lecciones extra\u00eddas de incidentes reales.<\/p><p>T\u00e9cnicamente, la investigaci\u00f3n tambi\u00e9n demostr\u00f3 que las arquitecturas h\u00edbridas, que combinan la escalabilidad de la nube con la fidelidad de los sistemas f\u00edsicos, ofrecen escenarios m\u00e1s realistas y adaptables. Las conclusiones ponen de relieve c\u00f3mo AI puede transformar la formaci\u00f3n de ejercicios fijos en entornos de aprendizaje din\u00e1micos que preparen mejor a estudiantes y profesionales para las ciberamenazas reales.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9a1270 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"c9a1270\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cf5fc34 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"cf5fc34\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"cf5fc34\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tOtras lecturas\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-cf5fc34\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-b643416 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"b643416\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-cf5fc34\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-4780fe7 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4780fe7\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-264405a elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"264405a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">M\u00e9todos de formaci\u00f3n en ciberseguridad - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.cose.2023.103585\">\"Revisi\u00f3n sistem\u00e1tica de los m\u00e9todos actuales de formaci\u00f3n en ciberseguridad\" (Pr\u00fcmmer et al. 2024)<\/a><br> El documento muestra que una amplia gama de enfoques de formaci\u00f3n en ciberseguridad, incluidos los m\u00e9todos basados en juegos, mejoran el comportamiento del usuario final y los resultados de seguridad de la organizaci\u00f3n. Los resultados ponen de relieve la eficacia de los programas de formaci\u00f3n estructurados, pero tambi\u00e9n revelan problemas como el peque\u00f1o tama\u00f1o de las muestras y los dise\u00f1os no experimentales. Esto subraya el valor de integrar AI en la formaci\u00f3n y los laboratorios para ampliar las intervenciones, personalizar los contenidos y generar ejercicios adaptativos que superen las limitaciones de los m\u00e9todos tradicionales.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-34802743012\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"e-n-tab-title-34802743012\" data-tab-index=\"12\" style=\"--n-tabs-title-order: 12;\" class=\"elementor-element elementor-element-be89b33 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"be89b33\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f6e41c9 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"f6e41c9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9199c70 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9199c70\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Preguntas para el debate<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23c903c elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"23c903c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b7b4e39 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"b7b4e39\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">\u00bfQu\u00e9 fase del ciclo de vida de los ciberincidentes (prevenci\u00f3n, preparaci\u00f3n, respuesta, recuperaci\u00f3n) es m\u00e1s probable que se vea transformada por la AI en el futuro, y en qu\u00e9 fase est\u00e1 marcando actualmente la AI la mayor diferencia? \u00bfD\u00f3nde parece menos eficaz la AI?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">\u00bfCambia el AI el equilibrio de poder en el ciberespacio hacia los defensores, o ayuda sobre todo a los atacantes a mantener la ventaja?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">\u00bfLas herramientas AI de c\u00f3digo abierto y ampliamente disponibles igualar\u00e1n las condiciones para los peque\u00f1os defensores, o los sistemas propietarios avanzados seguir\u00e1n dando a las grandes organizaciones una ventaja abrumadora?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">\u00bfC\u00f3mo cambia la velocidad y la naturaleza de las operaciones defensivas la capacidad de AI para automatizar la detecci\u00f3n, el triaje y la respuesta? \u00bfPodr\u00eda dejar obsoletos los \"modelos SOC tradicionales\"?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">\u00bfPodr\u00edan los defensores volverse demasiado dependientes de AI, provocando puntos ciegos si los modelos fallan, son envenenados o enga\u00f1ados por las aportaciones del adversario?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">\u00bfQui\u00e9n asume la responsabilidad si los sistemas AI pasan por alto amenazas cr\u00edticas o hacen recomendaciones err\u00f3neas: los desarrolladores, las organizaciones que los despliegan o los analistas humanos que conf\u00edan en ellos?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">\u00bfC\u00f3mo deben fomentar los responsables pol\u00edticos el uso responsable de la AI en defensa sin ahogar la innovaci\u00f3n ni limitar el acceso de educadores y organizaciones m\u00e1s peque\u00f1as?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">A medida que atacantes y defensores adopten la AI, \u00bfse convertir\u00e1 el conflicto cibern\u00e9tico en una contienda de \"defensa aut\u00f3noma contra ataque aut\u00f3nomo\"?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-34802743013\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"e-n-tab-title-34802743013\" data-tab-index=\"13\" style=\"--n-tabs-title-order: 13;\" class=\"elementor-element elementor-element-a5f3d08 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"a5f3d08\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8e85a8a e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"8e85a8a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7fac22a elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7fac22a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Bibliograf\u00eda<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d3ba4e4 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"d3ba4e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2524929 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2524929\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Alzu'bi, Ahmad, Omar Darwish, Amjad Albashayreh y Yahya Tashtoush. Cyberattack Event Logs Classification Using Deep Learning with Semantic Feature Analysis'. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Inform\u00e1tica y seguridad<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> 150 (marzo de 2025): 104222. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.cose.2024.104222.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ammara, Dure Adan, Jianguo Ding y Kurt Tutschku. Generaci\u00f3n sint\u00e9tica de datos de tr\u00e1fico de red: A Comparative Study'. arXiv:2410.16326. Versi\u00f3n 2. Preprint, arXiv, 22 de febrero de 2025. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2410.16326.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Balasubramanian, Prasasthy, Justin Seby y Panos Kostakos. CYGENT: A Cybersecurity Conversational Agent with Log Summarization Powered by GPT-3'. arXiv:2403.17160. Preprint, arXiv, 25 de marzo de 2024. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2403.17160.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Coppolino, Luigi, Antonio Iannaccone, Roberto Nardone y Alfredo Petruolo. Descubrimiento de activos en infraestructuras cr\u00edticas: An LLM-Based Approach\". <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Electr\u00f3nica<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> 14, n\u00ba 16 (2025): 3267. https:\/\/doi.org\/10.3390\/electronics14163267.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Gao, Peng, Xiaoyuan Liu, Edward Choi, Sibo Ma, Xinyu Yang y Dawn Song. ThreatKG: An AI-Powered System for Automated Open-Source Cyber Threat Intelligence Gathering and Management'. arXiv:2212.10388. Preprint, arXiv, 30 de octubre de 2024. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2212.10388.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Geiger, Alexander, Dongyu Liu, Sarah Alnegheimish, Alfredo Cuesta-Infante y Kalyan Veeramachaneni. TadGAN: Time Series Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks'. arXiv:2009.07769. Preprint, arXiv, 14 de noviembre de 2020. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2009.07769.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ghioni, Riccardo, Mariarosaria Taddeo y Luciano Floridi. Open Source Intelligence and AI: A Systematic Review of the GELSI Literature\". <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Inteligencia Artificial y Sociedad<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, 28 de enero de 2023, 1-16. https:\/\/doi.org\/10.1007\/s00146-023-01628-x.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Humran, Hael Abdulhakim Ali, y Ferdi Sonmez. Code Vulnerability Detection Across Different Programming Languages with AI Models'. arXiv:2508.11710. Preprint, arXiv, 14 de agosto de 2025. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2508.11710.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Karaarslan, Enis, Esin G\u00fcler, Efe Emir Y\u00fcce y Cagatay Coban. Towards Log Analysis with AI Agents: Cowrie Case Study'. arXiv:2509.05306. Preprint, arXiv, 22 de agosto de 2025. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2509.05306.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nebebe, Betelhem, Pavlina Kr\u00f6ckel, Romarick Yatagha, Natasha Edeh y Karl Waedt. Defensores AI: Machine Learning Driven Anomaly Detection in Critical Infrastructures\". Gesellschaft f\u00fcr Informatik e.V., 2024, 1917-27. https:\/\/dl.gi.de\/handle\/20.500.12116\/45143.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nukavarapu, Santosh Kumar, Mohammed Ayyat y Tamer Nadeem. MirageNet - Towards a GAN-Based Framework for Synthetic Network Traffic Generation\". <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">GLOBECOM 2022 - 2022 Conferencia Mundial de Comunicaciones del IEEE<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">IEEE, 4 de diciembre de 2022, 3089-95. https:\/\/doi.org\/10.1109\/GLOBECOM48099.2022.10001494.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nwoye, Chukwujekwu Charles, y Stephen Nwagwughiagwu. AI-Driven Anomaly Detection for Proactive Cybersecurity and Data Breach Prevention\". <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Revista internacional de investigaci\u00f3n y gesti\u00f3n de tecnolog\u00edas de ingenier\u00eda<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> 8, n\u00ba 11 (2024): 339-56.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ogundairo, Obaloluwa, y Peter Broklyn. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Procesamiento del lenguaje natural para el an\u00e1lisis de incidentes de ciberseguridad<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. 2024.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Peng, Wei, Junmei Ding, Wei Wang, et al. 'CTISum: A New Benchmark Dataset For Cyber Threat Intelligence Summarization'. arXiv:2408.06576. Preprint, arXiv, 30 de junio de 2025. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2408.06576.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Perrina, Filippo, Francesco Marchiori, Mauro Conti y Nino Vincenzo Verde. AGIR: Automating Cyber Threat Intelligence Reporting with Natural Language Generation'. arXiv:2310.02655. Preprint, arXiv, 4 de octubre de 2023. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2310.02655.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Petrolini, Michael, Stefano Cagnoni y Monica Mordonini. Detecci\u00f3n autom\u00e1tica de datos sensibles mediante clasificadores basados en transformadores\". <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Internet del futuro<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> 14, n\u00ba 8 (2022): 228. https:\/\/doi.org\/10.3390\/fi14080228.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Rani, Nanda, Bikash Saha, Vikas Maurya y Sandeep Kumar Shukla. TTPXHunter: Actionable Threat Intelligence Extraction as TTPs from Finished Cyber Threat Reports'. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Amenazas digitales: Investigaci\u00f3n y pr\u00e1ctica<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> 5, no. 4 (2024): 1\u201319. https:\/\/doi.org\/10.1145\/3696427.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Rodr\u00edguez, David, Sarah Lee, Joshua Wilson y Sadis Bello. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Auditor\u00eda IAM potenciada por AI para la detecci\u00f3n de anomal\u00edas en infraestructuras cr\u00edticas<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. 18 de abril de 2025.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Selling, Felix. Advancing Identity and Access Management with Artificial Intelligence for Anomaly Detection: A Proof of Concept Implementation Study\". 2024.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Xu, Shengzhe, Manish Marwah, Martin Arlitt y Naren Ramakrishnan. STAN: Synthetic Network Traffic Generation with Generative Neural Models'. arXiv:2009.12740. Preprint, arXiv, 3 de agosto de 2021. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2009.12740.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Yang, Ziqi, y Zhenkai Liang. Automated Identification of Sensitive Data from Implicit User Specification'. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Ciberseguridad<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> 1, n\u00ba 1 (2018): 13. https:\/\/doi.org\/10.1186\/s42400-018-0011-x.<\/span><\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04c0475 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"04c0475\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-84feb62 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"84feb62\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<script>\n\/\/ Script to handle click simulation based on class-to-ID matching\ndocument.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {\n    \/\/ Add click event listener to the document (event delegation)\n    document.addEventListener('click', function(event) {\n        let currentElement = event.target;\n        \n        \/\/ Traverse up the DOM tree to find an element with a class matching an ID\n        while (currentElement && currentElement !== document.body) {\n            \/\/ Get all classes from the current element\n            const classes = currentElement.classList;\n            \n            \/\/ Check each class to see if there's a matching ID element\n            for (let className of classes) {\n                \/\/ Check if an element exists with an ID matching this class\n                const matchingElement = document.getElementById(className);\n                \n                if (matchingElement) {\n                    \/\/ Find the tab-activator container\n                    const tabActivator = document.getElementById('tab-activator');\n                    \n                    if (tabActivator) {\n                        \/\/ Scroll to the tab-activator container smoothly\n                        tabActivator.scrollIntoView({ \n                            behavior: 'smooth', \n                            block: 'start' \n                        });\n                        \n                        \/\/ Wait a bit for scroll to complete, then simulate click\n                        setTimeout(function() {\n                            \/\/ Simulate click on the element with ID matching the class\n                            if (matchingElement) {\n                                matchingElement.click();\n                            }\n                        }, 300); \/\/ Small delay to allow scroll to complete\n                    } else {\n                        \/\/ If tab-activator doesn't exist, just click the matching element\n                        matchingElement.click();\n                    }\n                    \n                    \/\/ Only process the first matching class to avoid multiple clicks\n                    return;\n                }\n            }\n            \n            \/\/ Move up to the parent element\n            currentElement = currentElement.parentElement;\n        }\n    });\n});\n\n\n<\/script>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AI en la ciberdefensa C\u00f3mo cambia AI la ciberdefensa a lo largo del ciclo de vida del ciberincidente Inicio AI en la ciberdefensa AI en el ciberincidente La ciberdefensa tiene como objetivo proteger los sistemas, las redes y los datos contra la infiltraci\u00f3n, la interrupci\u00f3n o la destrucci\u00f3n. El ciclo de vida del ciberincidente proporciona una forma \u00fatil de entender la ciberdefensa, desglos\u00e1ndola en cuatro fases: [...]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":55699,"parent":61455,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-61459","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/61459","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=61459"}],"version-history":[{"count":20,"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/61459\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":62932,"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/61459\/revisions\/62932"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/61455"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/55699"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=61459"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}