| Summary: | La presente tesis es el resultado de la integración de los campos de la inteligencia artificial y la seguridad computacional, los cuales convergen en un producto cuyo objetivo principal es mejorar la visibilidad al usuario final en cuanto a las incidencias de malware, teniendo en cuenta características que dichos eventos tienen en común. En primer lugar, se hizo un análisis detallado de los eventos de malware (o software malicioso) para detectar y seleccionar aquellos parámetros que los definen dentro de un contexto de resolución de problemas, el cual busca responder a preguntas tales como el cuándo, dónde y quién originó el evento. Tras culminar el paso anterior, dichos datos ingresan al proceso de entrenamiento del Mapa Auto-Organizado, modelo de red neuronal seleccionado para la presente tesis; el gráfico resultante, tras una serie de ajustes de configuración, permite cumplir con el objetivo de la tesis anteriormente planteado. Con el producto final se busca mostrar de manera práctica cómo herramientas, tales como los Mapas Auto-Organizados, pueden optimizar la visualización de gran cantidad de datos, en este caso incidencias de malware, todo ello alineado a las tendencias que ya se vienen presentando hoy en día en el área de tecnologías de información y que incluyen a la inteligencia artificial como un nuevo actor. === Tesis
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