Descripción: La detección basada en anomalías es un enfoque utilizado en los sistemas de detección de intrusiones (IDS) que se centra en identificar comportamientos que se desvían de lo que se considera normal en un sistema o red. Este método se basa en la premisa de que las actividades maliciosas o no autorizadas a menudo se manifiestan como anomalías en el tráfico de datos, patrones de uso o comportamientos de los usuarios. A diferencia de los sistemas que utilizan firmas predefinidas para detectar intrusiones, la detección basada en anomalías no requiere un conocimiento previo de las amenazas, lo que la hace especialmente útil para identificar ataques desconocidos o nuevas variantes de malware. Este enfoque implica el uso de técnicas de aprendizaje automático y análisis estadístico para establecer un perfil de comportamiento normal y, posteriormente, monitorear las actividades en busca de desviaciones significativas. La capacidad de adaptarse y aprender de los cambios en el entorno operativo es una de las características más destacadas de este método, lo que permite una detección más efectiva y en tiempo real de posibles intrusiones. En un mundo donde las amenazas cibernéticas son cada vez más sofisticadas, la detección basada en anomalías se ha convertido en una herramienta esencial para la seguridad informática, proporcionando una capa adicional de defensa contra ataques que podrían pasar desapercibidos por métodos tradicionales.
