Métodos de IA y aprendizaje automático para detección de amenazas, gestión de incidentes, conciencia situacional y mitigación de ataques.
La IA para ciberdefensa es valiosa cuando ayuda a los analistas a detectar, interpretar y responder a actividad hostil. El reto técnico no es solo la precisión predictiva, sino también la fiabilidad bajo telemetría ruidosa, presión adversaria y contexto incompleto.
Los datos de ciberdefensa rara vez están centralizados en un conjunto limpio, completo y compartible. El aprendizaje distribuido, los enfoques federados y la colaboración con preservación de privacidad permiten aprender de múltiples entornos sin exponer todas las trazas brutas a una sola parte.
El portfolio conecta la IA para ciberdefensa con aprendizaje federado descentralizado, explicación de ataques, recomendación de mitigaciones, agregación robusta y sistemas aplicados como reconocimiento aéreo, detección de anomalías energéticas y seguridad IoT.
Es el uso de aprendizaje automático e IA para detectar amenazas, priorizar incidentes, explicar comportamiento atacante y apoyar la mitigación en operaciones de seguridad.
Los equipos de seguridad necesitan entender por qué un modelo generó una alerta antes de confiar en él dentro de flujos de respuesta de alto impacto.
Sí, el aprendizaje federado y descentralizado puede entrenar o adaptar modelos entre distintos entornos manteniendo la telemetría bruta en local.
DEFENDIS desarrolla un marco para identificar de forma distribuida dispositivos IoT y abordar amenazas de seguridad mediante aprendizaje federado descentralizado.
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Ver proyectoAvanza desde los fundamentos hasta el diseño y la evaluación. Cada nota aborda una pregunta distinta.
Conecta telemetría, aprendizaje federado, alertas y mitigación con LLMs mediante evidencia trazable, validación y feedback revisado.
Cómo construir conciencia situacional con DFL: procedencia, cobertura, incertidumbre y contexto compartido para decisiones de ciberdefensa.
Mitigación con LLMs: playbooks, evidencia, permisos, idempotencia y recuperación. Convierte recomendaciones en acciones comprobables.
Métricas de LLMs y RAG: recall, citas, acciones inseguras, calibración, latencia e incertidumbre. Define denominadores y compara versiones.
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