Descripción: La Detección de Intrusiones Basada en Anomalías (Anomaly-Based Intrusion Detection) es un enfoque de seguridad informática que se centra en identificar comportamientos inusuales dentro de un sistema o red. A diferencia de los métodos tradicionales que se basan en firmas conocidas de ataques, este método utiliza técnicas de aprendizaje automático y análisis estadístico para establecer un perfil de comportamiento normal. Cualquier desviación significativa de este perfil se considera potencialmente maliciosa y se investiga más a fondo. Este enfoque es especialmente valioso en entornos donde las amenazas son dinámicas y en constante evolución, ya que puede detectar ataques desconocidos que no han sido previamente catalogados. La Detección de Intrusiones Basada en Anomalías es fundamental para la protección de sistemas críticos, ya que permite una respuesta proactiva ante posibles brechas de seguridad, minimizando el riesgo de daños y pérdidas de datos. Además, su implementación puede ser adaptativa, ajustándose a los cambios en el comportamiento de usuarios y sistemas, lo que la convierte en una herramienta versátil en la lucha contra las ciberamenazas.
Historia: La Detección de Intrusiones Basada en Anomalías comenzó a desarrollarse en la década de 1980, cuando los investigadores comenzaron a explorar métodos más sofisticados para identificar intrusiones en sistemas informáticos. Uno de los hitos importantes fue el trabajo de Dorothy Denning en 1987, quien propuso un modelo de detección de intrusiones basado en el comportamiento. Desde entonces, la tecnología ha evolucionado significativamente, incorporando técnicas avanzadas de aprendizaje automático y análisis de datos para mejorar la precisión y la eficacia de la detección.
Usos: La Detección de Intrusiones Basada en Anomalías se utiliza principalmente en entornos de red y sistemas para proteger contra ataques cibernéticos, como malware, intrusiones no autorizadas y actividades sospechosas. Es especialmente útil en sistemas críticos, como infraestructuras gubernamentales, financieras y de salud, donde la seguridad de los datos es primordial. También se aplica en la monitorización de redes empresariales para detectar comportamientos anómalos que podrían indicar una brecha de seguridad.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de Detección de Intrusiones Basada en Anomalías es el uso de sistemas como Snort, que pueden configurarse para identificar patrones de tráfico inusuales en una red. Otro caso es el uso de herramientas de inteligencia artificial que analizan el comportamiento de los usuarios en sistemas, alertando a los administradores sobre actividades que se desvían de la norma, como accesos inusuales a datos sensibles.
