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dc.contributor.advisorNuñez Alvarez, Yenny Stella
dc.coverage.spatialcead_-_Tunja
dc.creatorAraque Chia, Luis Miguel
dc.date.accessioned2026-06-17T19:12:56Z
dc.date.available2026-06-17T19:12:56Z
dc.date.created2026-05-12
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/82340
dc.description.abstractEsta monografía analiza cómo la implementación de inteligencia artificial puede mejorar la detección y respuesta a incidentes de ciberseguridad en organizaciones colombianas, frente al aumento de ataques como phishing, malware y ransomware y a las limitaciones de los enfoques manuales y reactivos. Se parte de un marco teórico que integra los conceptos de inteligencia artificial, ciberseguridad y gestión de incidentes, destacando técnicas como el machine learning y el deep learning aplicadas a la identificación de patrones anómalos y a la automatización de respuestas. El objetivo general es analizar el impacto de estas tecnologías en la gestión de incidentes en el contexto colombiano, mediante una revisión documental de literatura científica, tesis e informes de los últimos cinco años, seleccionados por su pertinencia y calidad académica, organizados en una matriz de revisión y analizados de forma crítica. Como resultados se espera obtener una síntesis de amenazas relevantes, principales aplicaciones, beneficios y limitaciones de la inteligencia artificial en ciberseguridad, así como un conjunto de recomendaciones teóricas y estrategias generales que orienten a organizaciones y tomadores de decisión en la integración responsable de estas soluciones.
dc.formatpdf
dc.titleImplementación de inteligencia artificial para la detección y respuesta a incidentes de ciberseguridad en organizaciones colombianas
dc.typeMonografía
dc.subject.keywordsCiberseguridad
dc.subject.keywordsInteligencia Artificial
dc.subject.keywordsGestión de Incidentes,
dc.subject.keywordsAnálisis Documenta
dc.description.abstractenglishThis monograph analyzes how the implementation of artificial intelligence can improve the detection and response to cybersecurity incidents in Colombian organizations, in the face of the increase in attacks such as phishing, malware and ransomware and the limitations of manual and reactive approaches. It is based on a theoretical framework that integrates the concepts of artificial intelligence, cybersecurity and incident management, highlighting techniques such as machine learning and deep learning applied to the identification of anomalous patterns and the automation of responses. The general objective is to analyze the impact of these technologies on incident management in the Colombian context, through a documentary review of scientific literature, theses and reports from the last five years, selected for their relevance and academic quality, organized in a review matrix and critically analyzed. The expected results include a synthesis of relevant threats, main applications, benefits and limitations of artificial intelligence in cybersecurity, as well as a set of theoretical recommendations and general strategies to guide organizations and decision-makers in the responsible integration of these solutions.


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