Este trabajo pretende aportar una base sobre la IA (Inteligencia Artificial) aplicada a la Ciberseguridad. Mostrará el origen y cimientos de la IA, su evolución, algoritmos empleados, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y las diferentes orientaciones de la IA. Añadiremos en detalle, la Ciberseguridad como una orientación o especialidad en que se puede integrar, aplicar y evolucionar la IA. Actualmente, las IA se están empleando, implementando y evolucionando, en muchos campos y sectores, tanto públicos como privados, para dar solución a muchos y variados problemas. Los puntos fuertes de las IA sueño: la toma de decisiones, trabajar con grandes volúmenes de datos, obtener patrones o información relevante de los datos, el tiempo de respuesta y puede combinar esto con sistemas expertos. Enfocando esto a la Ciberseguridad, la IA puede dar respuesta primero a la detección, mitigación y parada de ataques conocidos para sistemas expertos. Y segundo, puede apoyar o corregir carencias sobre el factor humano como: >Fallas humanas en la configuración > Pérdida de eficiencia humana en actividades repetitivas > Fatiga por excesos de alarmas sobre amenazas > Tiempos de respuesta ante las amenaces > Identificación y predicción de nuevas amenazas > Reducir o mantener la dotación de personal especializado > Adaptación rápida en el entorno de trabajo . Como tendencias y visión final de todo esto, tendremos la posible interacción de la IA con los diferentes elementos o componentes (endpoints) de la red. Y también la evolución de ciertas IA empleando otro “Hardware” para lograr retos de trabajar con más volúmenes de datos.

Aquest treball pretén aportar una base sobre la IA (Intel·ligència Artificial) aplicada a la Ciberseguretat. Mostrarà el origen i fonaments de la IA, la seva evolució, algorismes emprats, aprenentatge automàtic, aprenentatge profund i les diferents orientacions de la IA. Afegirem en detall, la Ciberseguretat com una orientació o especialitat en que es pot integrar, aplicar i evolucionar la IA. Actualment, les IA s’estan emprant, implementant i evolucionant, en molts camps i sectors, tant públics com privats, per donar solució a molts i variats problemes. Els punts forts de les IA son: la presa de decisions, treballar amb grans volums de dades, obtenir patrons o informació rellevant de les dades, el temps de resposta i pot combinar això amb sistemes experts. Enfocant això a la Ciberseguretat, la IA pot donar resposta primer a la detecció, mitigació i aturada d’atacs coneguts per a sistemes experts. I segon, pot donar suport o corregir mancances sobre el factor humà com: >Falles humanes en la configuració > Pèrdua d’eficiència humana en activitats repetitives > Fatiga per excessos d’alarmes sobre amenaces > Temps de resposta davant les amenaces > Identificació i predicció de noves amenaces > Reduir o mantenir la dotació de personal especialitzat > Adaptació ràpida a l’entorn de treball . Com a tendències i visió final de tot això, tindrem la possible interacció de la IA amb els diferents elements o components (endpoints) de la xarxa. I també l’evolució de certes IA emprant altre “Hardware” per assolir reptes de treballar amb més volums de dades.

This paper aims to provide a background on AI (Artificial Intelligence) applied to Cybersecurity. It will show the origin and foundations of AI, its evolution, algorithms used, machine learning, deep learning and the different orientations of AI. We will add in detail, Cybersecurity as an orientation or specialty in which AI can be integrated, applied and evolve. Currently, AI is being used, implemented and evolving, in many fields and sectors, both public and private, to provide solutions to many and varied problems. The strengths of AI are: decision making, working with large volumes of data, obtaining patterns or relevant information from data, response time and can combine this with expert systems. Focusing this to Cybersecurity, AI can provide answers first to detect, mitigate and stop known attacks for expert systems. And second, it can support or correct shortcomings on the human factor such as: > Human failures in configuration > Loss of human efficiency in repetitive activities > Fatigue due to excessive threat alarms > Response times to threats > Identification and prediction of new threats > Reducing or maintaining specialized staffing > Rapid adaptation in the work environment. As a final trend and vision of all this, we will have the possible interaction of AI with the different elements or components (endpoints) of the network. And also the evolution of certain AI using other "Hardware" to meet the challenges of working with more data volumes.