Descripción: El término ‘falso negativo’ se refiere a un error en el informe de datos donde un resultado de prueba indica incorrectamente la ausencia de una condición que en realidad está presente. En el contexto de la seguridad informática, un falso negativo puede ocurrir cuando un sistema de detección de intrusiones no identifica un ataque o una amenaza, lo que puede llevar a una falsa sensación de seguridad. Este tipo de error es crítico, ya que puede permitir que los atacantes operen sin ser detectados, comprometiendo la integridad y la confidencialidad de los datos. Los falsos negativos son especialmente problemáticos en sistemas que dependen de la detección precisa de anomalías, ya que pueden resultar en la omisión de eventos de seguridad significativos. En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los falsos negativos pueden surgir en modelos de clasificación, donde el modelo no logra identificar correctamente una clase positiva. La minimización de falsos negativos es un objetivo clave en el diseño de sistemas de seguridad y en la implementación de algoritmos de detección, ya que un alto número de estos errores puede comprometer la efectividad de las medidas de seguridad implementadas.
