En la actualidad, la ciberseguridad es un aspecto crítico debido a la complejidad creciente de los incidentes. Por ello son necesarios sistemas que identifiquen y contrarresten los riesgos eficazmente. En esta propuesta se presenta un sistema de aprendizaje automático supervisado capaz de analizar registros de tráfico para caracterizar técnicas y tácticas MITRE ATT&CK. A partir de esa identificación, se almacena en una ontología que actúa como base de conocimiento y tiene la capacidad de razonamiento necesaria para la toma de decisiones y recomendación de contramedidas. Los resultados obtenidos permiten identificar correctamente una serie de tácticas y técnicas y proporcionar las recomendaciones específicas de MITRE para reaccionar frente a los incidentes, ofreciendo una respuesta optimizada ante incidentes de seguridad, fortaleciendo la seguridad en las organizaciones, contribuyendo en los procesos de gestión de riesgo.