{"id":4608,"date":"2022-03-23T18:02:21","date_gmt":"2022-03-23T18:02:21","guid":{"rendered":"https:\/\/testing.xplaye.com\/ikusi2\/deteccion-de-anomalias-basada-en-el-machine-learning\/"},"modified":"2023-08-11T22:07:00","modified_gmt":"2023-08-11T22:07:00","slug":"deteccion-de-anomalias-basada-en-el-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/testing.xplaye.com\/ikusi2\/mx\/blog\/deteccion-de-anomalias-basada-en-el-machine-learning\/","title":{"rendered":"Detecci\u00f3n de anomal\u00edas basada en el Machine Learning"},"content":{"rendered":"

Una de las ventajas m\u00e1s grandes que ha tra\u00eddo el avance tecnol\u00f3gico tiene que ver con la ayuda que puede brindar a las tareas cotidianas de una empresa, especialmente en materia de seguridad.<\/p>\n

Si buscas optimizar al m\u00e1ximo el trabajo de seguridad en tu empresa, la detecci\u00f3n de anomal\u00edas basada en machine learning <\/strong>puede ser una de las mejores y m\u00e1s innovadoras estrategias.<\/p>\n

Por eso preparamos un contenido especial con este tema, as\u00ed conocer\u00e1s todo lo que necesitas sobre machine learning dentro del proceso de detecci\u00f3n de anomal\u00edas y podr\u00e1s explorar las distintas alternativas que este m\u00e9todo tiene dentro del mercado actual.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la detecci\u00f3n de anomal\u00edas?<\/h2>\n

Empecemos por definir la detecci\u00f3n de anomal\u00edas. De manera sencilla, es el proceso mediante el cual se identifican eventos o elementos raros.<\/p>\n

De forma especializada, se denomina detecci\u00f3n de anomal\u00edas como una actividad de la miner\u00eda de datos gracias a la cual pueden detectarse fallas y actividades maliciosas.<\/p>\n

La informaci\u00f3n obtenida permite blindar la infraestructura o proceso analizado al planificar una estrategia de seguridad espec\u00edfica para cambiar ese elemento o evento; as\u00ed ser\u00e1 m\u00e1s f\u00e1cil realizar la gesti\u00f3n de incidentes de ciberseguridad<\/a>.<\/p>\n

Pero, \u00bfqu\u00e9 par\u00e1metro se utiliza para definir que un evento o elemento es raro o una anomal\u00eda? En t\u00e9rminos simples, el rendimiento y tiempos normalmente establecidos para una tarea con base en la configuraci\u00f3n predeterminada es el par\u00e1metro que se usa.<\/p>\n

As\u00ed, si una m\u00e1quina debe terminar una tarea espec\u00edfica en un tiempo fijo y se tarda m\u00e1s de ese tiempo, es una anomal\u00eda que puede dar se\u00f1al de un desgaste o un problema mayor que debe atenderse con un mantenimiento u otra acci\u00f3n correctiva.<\/p>\n

Evaluaciones<\/h3>\n

Para comenzar con la detecci\u00f3n de anomal\u00edas se efect\u00faa entonces una evaluaci\u00f3n de los tiempos que llevan procesos determinados, se establecen l\u00edmites m\u00ednimos y m\u00e1ximos y se analiza la informaci\u00f3n obtenida de los procesos realizados.<\/p>\n

No obstante, el par\u00e1metro puede variar con base en distintas circunstancias y factores, por ello es que la aplicaci\u00f3n puede servir m\u00e1s all\u00e1 de un simple proceso que mantiene el rendimiento de la infraestructura y abarcan aplicaciones m\u00e9dicas, prevenci\u00f3n y detecci\u00f3n de fraudes e intrusiones, procesamiento de im\u00e1genes y el estado de redes de informaci\u00f3n.<\/p>\n

Ahora bien, el machine learning puede ser de ayuda, ya que permite maximizar el an\u00e1lisis y con ello tambi\u00e9n incrementa la cantidad y calidad de los resultados que se obtendr\u00edan en una detecci\u00f3n de anomal\u00edas.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 es importante para las empresas?<\/h2>\n

La detecci\u00f3n de anomal\u00edas es importante para el \u00e1mbito empresarial porque esto brindar\u00e1 una mayor protecci\u00f3n de datos<\/a> e informaci\u00f3n confidencial, tanto para los clientes como para la empresa de forma concreta.<\/p>\n

De esta manera se optimizar\u00e1 el servicio y tambi\u00e9n se lograr\u00e1 crear un entorno digital seguro que ofrezca mayor credibilidad para la empresa; adem\u00e1s beneficiar\u00e1 otros aspectos como el financiero, que estar\u00e1 mejor protegido de las amenazas que representa crear y mantener una plataforma online empresarial.<\/p>\n

Ahora ya sabes por qu\u00e9 implementar la detecci\u00f3n de anomal\u00edas, pero, \u00bfpor qu\u00e9 usar machine learning? Es cierto que puede realizarse con m\u00e9todos tradicionales, pero implementarla en conjunto con una soluci\u00f3n de machine learning mejorar\u00e1 los resultados y disminuir\u00e1 las amenazas de ciberseguridad<\/a> para la empresa.<\/p>\n

Machine Learning para la detecci\u00f3n de anomal\u00edas<\/h2>\n

Ya te hemos contado un poco sobre por qu\u00e9 te conviene utilizar machine learning durante la detecci\u00f3n de anomal\u00edas, pero, \u00bfc\u00f3mo se hace? A continuaci\u00f3n te presentamos un resumen del proceso.<\/p>\n

Detecci\u00f3n de anomal\u00edas con componentes principales<\/h3>\n

Un proceso que est\u00e1 en busca de eventos o elementos raros comienza con el an\u00e1lisis de componentes principales o PCA, que b\u00e1sicamente consiste en an\u00e1lisis, mapeo de datos y c\u00e1lculo posterior de vectores.<\/p>\n

Si en el c\u00e1lculo o reconstrucci\u00f3n se encuentran diferencias que van m\u00e1s all\u00e1 de lo que pueden ocasionar las imprecisiones num\u00e9ricas, se puede hablar de un error de reconstrucci\u00f3n y da lugar a un criterio para identificar anomal\u00edas.<\/p>\n

Aunque este m\u00e9todo es un primer acercamiento, lo cierto es que los resultados obtenidos de esta manera muchas veces pueden arrojar resultados o anomal\u00edas err\u00f3neas. Por ello es que desde hace un tiempo se ha recurrido al aprendizaje profundo o machine learning dentro del estudio de las anomal\u00edas.<\/p>\n

Inteligencia artificial para optimizar los resultados<\/h3>\n

Ya te contamos uno de los procesos m\u00e1s comunes para realizar la detecci\u00f3n de anomal\u00edas, no obstante, lo hemos hecho de forma abstracta. En pr\u00e1ctica, un proceso de detecci\u00f3n de anomal\u00edas tiene par\u00e1metros y protocolos espec\u00edficos<\/strong>. Adem\u00e1s, conforme se va avanzando en la detecci\u00f3n es necesario generar nuevos criterios para descartar resultados err\u00f3neos.<\/p>\n

Es en este momento cuando el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial pueden entrar en escena para optimizar los tiempos y calidad de los resultados en estos procesos.<\/p>\n

As\u00ed, pueden utilizarse algoritmos que basan su funcionamiento en el aprendizaje profundo que emula a una red neuronal. De esta manera se consigue crear estructuras o redes neuronales artificiales que tienen varias capas de profundidad y conexiones.<\/p>\n

Esto permite que se obtengan autom\u00e1ticamente resultados de alta calidad, incluso cuando se est\u00e1n abordando cantidades de datos masivas que en otras circunstancias podr\u00edan mostrar indicadores con altos m\u00e1rgenes de error debido a la complejidad que representan.<\/p>\n

De esta manera es como se generan estructuras complejas que realizan el trabajo que de otra manera llevar\u00eda mucho m\u00e1s tiempo y tendr\u00eda muchas m\u00e1s probabilidades de arrojar resultados no tan atinados en conjunto con aquella informaci\u00f3n que s\u00ed puede ser de ayuda.<\/p>\n

Lo que esto representa es la optimizaci\u00f3n de resultados en este tipo de procesos gracias al entrenamiento y programaci\u00f3n de algoritmos con los criterios y par\u00e1metros que se utilizar\u00edan de forma tradicional, pero con un menor margen de error y con un alcance mayor al que se podr\u00eda lograr con otros m\u00e9todos.<\/p>\n

\u00a1Eso es todo!<\/h2>\n

Como has visto en este contenido, el avance y mejora que presenta el machine learning o aprendizaje profundo para la detecci\u00f3n de anomal\u00edas es importante y aunque tiene retos y un margen de error, sigue siendo una de las mejores estrategias que puedes aplicar para este tipo de procesos.<\/p>\n

Si quieres conocer m\u00e1s sobre ciberseguridad<\/a> consulta alguno de nuestros otros contenidos al respecto y mejora este \u00e1mbito de tu empresa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00bfConoces la detecci\u00f3n de anomal\u00edas basada en machine learning? Lee el siguiente contenido para saber c\u00f3mo puede ayudarte el aprendizaje profundo en este proceso.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":4609,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[76],"tags":[77,101],"temas":[143,153],"class_list":["post-4608","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-aplicacion-soluciones-mx","tag-ciberseguridad","tag-iot","temas-ciberseguridad","temas-iot"],"acf":[],"yoast_head":"\nDetecci\u00f3n de anomal\u00edas basada en el Machine Learning - Ikusi<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/testing.xplaye.com\/ikusi2\/mx\/blog\/deteccion-de-anomalias-basada-en-el-machine-learning\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_MX\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Detecci\u00f3n de anomal\u00edas basada en el Machine Learning - Ikusi\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"\u00bfConoces la detecci\u00f3n de anomal\u00edas basada en machine learning? 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