Descripción: La detección de anomalías se refiere a la identificación de patrones inusuales que no se ajustan al comportamiento esperado dentro de un conjunto de datos. Este proceso es fundamental en diversas áreas, como la seguridad informática, la monitorización de sistemas y la analítica de datos. La detección de anomalías permite a las organizaciones identificar problemas potenciales antes de que se conviertan en incidentes graves, facilitando la toma de decisiones informadas. Utiliza técnicas estadísticas, de aprendizaje automático y de inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de datos y detectar desviaciones significativas. Las características principales de la detección de anomalías incluyen la capacidad de adaptarse a diferentes tipos de datos, la identificación de patrones complejos y la reducción de falsos positivos. En entornos tecnológicos, la detección de anomalías puede ayudar a identificar comportamientos inusuales en sistemas y aplicaciones, lo que podría indicar problemas de seguridad o rendimiento. En la visualización de datos, se pueden representar gráficamente estas anomalías para facilitar su análisis y comprensión. En el contexto de pruebas de seguridad, la detección de anomalías es crucial para identificar accesos no autorizados o actividades sospechosas. En sistemas en la nube, esta técnica se utiliza para monitorizar el tráfico y el uso de recursos, mientras que herramientas de seguridad implementan algoritmos de detección de anomalías para proteger contra malware y amenazas cibernéticas.
