Resumen

ALUDHILU, Hilma  y  RODRIGUEZ-PUENTE, Rafael. Una revisión sistemática de la literatura sobre los enfoques de detección de intrusiones. Rev cuba cienc informat [online]. 2020, vol.14, n.1, pp. 58-78.  Epub 01-Mar-2020. ISSN 2227-1899.

Hoy en día, los sistemas de detección de intrusos juegan un papel importante en la seguridad de los sistemas informáticos. Idealmente, los sistemas de detección de intrusos son capaces de detectar intrusiones en tiempo real para evitar que los intrusos causen daños a los sistemas informáticos. Los sistemas de detección de intrusos se pueden implementar utilizando diferentes enfoques de detección de intrusos con sus puntos fuertes y limitaciones. Este documento proporciona una visión general de las fortalezas y limitaciones de los diferentes enfoques de detección de intrusos, incluido el enfoque de anomalías basadas en estadísticas, coincidencia de patrones, minería de datos y aprendizaje automático. Los resultados muestran que el aprendizaje automático es el enfoque más adecuado para implementar soluciones de sistemas de detección de intrusos, debido a su capacidad para funcionar como un proceso automatizado, que apenas necesita intervención humana. Usando esta conclusión parcial, se estudian y presentan diferentes técnicas de aprendizaje automático, enfatizando en sus fortalezas y limitaciones. Después del estudio realizado, se puede concluir que la mejor técnica para implementar este tipo de sistema son las redes neuronales recurrentes. Mediante esta técnica, se puede desarrollar e implementar un sistema de detección de intrusos que apenas necesita intervención humana.

Palabras clave : sistemas de detección de intrusiones; SDI; enfoques de detección de intrusiones; seguridad de sistemas.

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