Inteligencia Artificial y Detección de Amenazas en Sistemas de Ciberseguridad
DOI:
https://doi.org/10.70577/s.e.v2i2.8Palabras clave:
inteligencia artificial, ciberseguridad, detección de amenazas, aprendizaje automático, seguridad informática.Resumen
El incremento de las amenazas digitales y la sofisticación de los ataques informáticos han generado desafíos significativos para la protección de los sistemas tecnológicos en organizaciones altamente digitalizadas. En este contexto, el objetivo del estudio fue analizar la relación entre la implementación de inteligencia artificial y la eficiencia en la detección de amenazas dentro de los sistemas de ciberseguridad. La investigación se desarrolló mediante un enfoque cuantitativo de alcance explicativo con diseño no experimental de corte transversal, basado en el análisis de información secundaria proveniente de informes técnicos y bases de datos elaboradas por organismos estatales y entidades nacionales e internacionales especializadas en seguridad digital. Para el procesamiento de la información se aplicaron técnicas estadísticas avanzadas, específicamente el coeficiente de correlación de Pearson y un modelo de regresión lineal múltiple, con el propósito de examinar la relación entre el nivel de adopción de herramientas de inteligencia artificial y la eficacia en la identificación de amenazas informáticas. Los resultados evidenciaron una correlación positiva significativa entre la implementación de inteligencia artificial y la eficiencia en la detección de amenazas (r = 0,82), así como una incidencia predominante de los algoritmos de aprendizaje automático en la mejora de los sistemas de monitoreo y análisis de eventos de seguridad (β = 0,71). Además, se identificó que la integración de analítica avanzada y procesamiento automatizado de datos contribuye de manera sustancial al fortalecimiento de los mecanismos de detección temprana de ciberataques y a la optimización de la gestión del riesgo tecnológico en entornos digitales complejos.
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