Los ataques enmascarados constituyen la actividad malintencionada perpetrada a partir de robos de identidad, entre la que se incluye la escalada de privilegios o el acceso no autorizados a activos del sistema. Este trabajo propone un sistema de detección de atacantes enmascarados mediante la observación de las secuencias de acciones llevadas a cabo por los usuarios legítimos del sistema. La clasificación de la actividad monitorizada es modelada y clasificada en base a algoritmos de alineamiento de secuencias locales. Para la validación del etiquetado se incorpora la prueba estadística no paramétrica de Mann-Whitney. Esto permite el análisis de secuencias en tiempo real. La experimentación realizada considera los conjuntos de muestras de Schonlau. La tasa de acierto al detectar ataques enmascarados es 98,3% y la tasa de falsos positivos es 0,77 %.