Inteligencia artificial generativa en el ámbito de la ciberseguridad: una revisión sistemática de literatura
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Fecha
2024
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Editor
Universidad Católica de Cuenca
Resumen
Descripción
La presente Revisión Sistemática de Literatura (RSL) tiene por objetivo identificar el estado actual de la Inteligencia Artificial Generativa (Gen IA) en el ámbito de la Ciberseguridad, investigando también sus aplicaciones, técnicas, desafíos éticos, riesgos y limitaciones . Se utilizó la metodología propuesta por Barbara Kitchenham, dejando como resultado 31 trabajos de investigación distribuidas en seis bases de datos de prestigio investigativo en el área, que permitieron identificar información relevante y ayudaron a responder las preguntas de investigación planteadas. La tecnología de Inteligencia Artificial Generativa ofrece diversas aplicaciones prometedoras en el ámbito de la ciberseguridad, dentro de los principales descubrimientos de la Gen IA, facilita la identificación de vulnerabilidades y la prevención de amenazas, analiza código malicioso, mejora la seguridad de la red, simula escenarios de ciberseguridad, genera datos sintéticos para entrenar modelos de IA y fomenta la educación. Sin embargo, a los ciberdelincuentes les ayuda a perfeccionar algunas habilidades como la generación de phishing, ransomware, creación de deepfakes, generación de código malicioso y facilita la desinformación. Como conclusión para el presente trabajo de investigación, podemos decir que la Gen IA, se está utilizando tanto para los equipos de defensa o personal se seguridad informática, como también los ciberdelincuentes para llevar a cabo sus ataques en ciberseguridad, esto presenta algunas limitaciones, riesgos y desafíos éticos.
Palabras clave
NTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA;GEN IA;CIBERSEGURIDAD;DETECCIÓN DE AMENAZAS;PRIVACIDAD
Citación
Cordova-Alvarado, R. L., Andrade-López, M. S., & Álvarez-Vera, M. S. (2024). Inteligencia artificial generativa en el ámbito de la ciberseguridad: una revisión sistemática de literatura. MQRInvestigar, 8(3), 556–578. https://doi.org/10.56048/MQR20225.8.3.2024.556-578
