Redes informáticas con inteligencia artificial para la protección de ciberataques: una revisión sistemática de la literatura
En el contexto del aumento de ciberataques y la vulnerabilidad de las redes informáticas educativas, este estudio realizó una revisión sistemática para evaluar la efectividad de la inteligencia artificial (IA) frente a métodos tradicionales de protección. Siguiendo las directrices PRISMA, se analiza...
Guardado en:
| Autores principales: | , |
|---|---|
| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
2025
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) Descargar el archivo |
| Etiquetas: |
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| _version_ | 1881700491758403584 |
|---|---|
| author | Jhenrry Rivera-Moreto Yngue Elizabeth Ramírez-Pezo |
| author_browse | Jhenrry Rivera-Moreto Yngue Elizabeth Ramírez-Pezo |
| author_facet | Jhenrry Rivera-Moreto Yngue Elizabeth Ramírez-Pezo |
| author_sort | Jhenrry Rivera-Moreto |
| collection | Producción científica |
| description | En el contexto del aumento de ciberataques y la vulnerabilidad de las redes informáticas educativas, este estudio realizó una revisión sistemática para evaluar la efectividad de la inteligencia artificial (IA) frente a métodos tradicionales de protección. Siguiendo las directrices PRISMA, se analizaron 17 estudios publicados entre 2020 y 2024 en bases de datos como IEEE Xplore y Scopus, priorizando investigaciones enfocadas en redes educativas. Los hallazgos mostraron que la IA alcanzó una precisión promedio del 89% en la detección de amenazas, superando el 72% de los métodos convencionales, con especial eficacia frente a ataques emergentes. No obstante, se identificaron barreras relevantes como los elevados costos de implementación (en promedio USD 28 mil en hardware), la escasez de personal especializado y la heterogeneidad de las infraestructuras educativas. El estudio concluye que modelos colaborativos, herramientas low-code y enfoques híbridos son claves para facilitar la adopción de la IA en contextos con recursos limitados y ampliar su aplicación en escenarios diversos. |
| format | Article |
| id | openalex:W4414189173 |
| institution | UPeU |
| language | Spanish |
| publishDate | 2025 |
| publishDateRange | 2025 |
| publishDateSort | 2025 |
| record_format | dspace |
| spelling | openalex:W4414189173Redes informáticas con inteligencia artificial para la protección de ciberataques: una revisión sistemática de la literaturaJhenrry Rivera-MoretoYngue Elizabeth Ramírez-Pezoartificial intelligencecyberattack detectioneducational networksnetwork securitythreat detectionimplementation costsresource-constrained environmentsAI adoption barriersNetwork Security and Intrusion DetectionCybersecurity and Information SystemsInformation and Cyber SecurityEn el contexto del aumento de ciberataques y la vulnerabilidad de las redes informáticas educativas, este estudio realizó una revisión sistemática para evaluar la efectividad de la inteligencia artificial (IA) frente a métodos tradicionales de protección. Siguiendo las directrices PRISMA, se analizaron 17 estudios publicados entre 2020 y 2024 en bases de datos como IEEE Xplore y Scopus, priorizando investigaciones enfocadas en redes educativas. Los hallazgos mostraron que la IA alcanzó una precisión promedio del 89% en la detección de amenazas, superando el 72% de los métodos convencionales, con especial eficacia frente a ataques emergentes. No obstante, se identificaron barreras relevantes como los elevados costos de implementación (en promedio USD 28 mil en hardware), la escasez de personal especializado y la heterogeneidad de las infraestructuras educativas. El estudio concluye que modelos colaborativos, herramientas low-code y enfoques híbridos son claves para facilitar la adopción de la IA en contextos con recursos limitados y ampliar su aplicación en escenarios diversos.Articlehttps://doi.org/10.55873/rad.v4i2.373https://revistas.unamad.edu.pe/index.php/rad/article/download/373/729W4414189173esRevista Amazonía Digital2810-87012025-07-25 |
| spellingShingle | artificial intelligence cyberattack detection educational networks network security threat detection implementation costs resource-constrained environments AI adoption barriers Network Security and Intrusion Detection Cybersecurity and Information Systems Information and Cyber Security Jhenrry Rivera-Moreto Yngue Elizabeth Ramírez-Pezo Redes informáticas con inteligencia artificial para la protección de ciberataques: una revisión sistemática de la literatura |
| title | Redes informáticas con inteligencia artificial para la protección de ciberataques: una revisión sistemática de la literatura |
| title_full | Redes informáticas con inteligencia artificial para la protección de ciberataques: una revisión sistemática de la literatura |
| title_fullStr | Redes informáticas con inteligencia artificial para la protección de ciberataques: una revisión sistemática de la literatura |
| title_full_unstemmed | Redes informáticas con inteligencia artificial para la protección de ciberataques: una revisión sistemática de la literatura |
| title_short | Redes informáticas con inteligencia artificial para la protección de ciberataques: una revisión sistemática de la literatura |
| title_sort | redes informaticas con inteligencia artificial para la proteccion de ciberataques una revision sistematica de la literatura |
| topic | artificial intelligence cyberattack detection educational networks network security threat detection implementation costs resource-constrained environments AI adoption barriers Network Security and Intrusion Detection Cybersecurity and Information Systems Information and Cyber Security |
| topic_facet | artificial intelligence cyberattack detection educational networks network security threat detection implementation costs resource-constrained environments AI adoption barriers Network Security and Intrusion Detection Cybersecurity and Information Systems Information and Cyber Security |
| url | https://doi.org/10.55873/rad.v4i2.373 https://revistas.unamad.edu.pe/index.php/rad/article/download/373/729 |
| work_keys_str_mv | AT jhenrryriveramoreto redesinformaticasconinteligenciaartificialparalaprotecciondeciberataquesunarevisionsistematicadelaliteratura AT yngueelizabethramirezpezo redesinformaticasconinteligenciaartificialparalaprotecciondeciberataquesunarevisionsistematicadelaliteratura |