Modelo de Machine Learning para la Gestión de Amenazas con un SIEM de una Institución Financiera: Machine Learning Model for Threat Management with a SIEM of a Financial Institution - Arbona, Maikel Martin; Alcivar, Roberth Abel (LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 2025)
La ciberseguridad es una prioridad para las instituciones financieras, que enfrentan desafíos constantes en la detección y gestión de amenazas. Este estudio evalúa el rendimiento de cinco modelos de Machine Learning (Random Forest, Support Vector Machine, Regresión Logística, K-Nearest Neighbors y Naive Bayes) en la identificación de anomalías en registros similares a los generados por un Sistema de Gestión de Información y Eventos de Seguridad (SIEM). Se adopta un enfoque metodológico basado en CRISP-ML(Q) y Kanban, combinando un marco estructurado de análisis de datos con una gestión ágil del desarrollo. El conjunto de datos utilizado, obtenido de Kaggle, incluye registros de tráfico normal y eventos anómalos. Se aplicaron técnicas de análisis exploratorio, limpieza y selección de características para optimizar el rendimiento de los modelos. La evaluación se realizó mediante métricas como precisión, recall, F1-score y área bajo la curva (AUC), con el objetivo de determinar el modelo más adecuado para la detección de amenazas. Los resultados muestran que la correcta selección de características y el uso de metodologías estructuradas pueden mejorar significativamente la detección de anomalías, reduciendo falsos positivos y optimizando la seguridad informática. Estos hallazgos contribuyen al desarrollo de soluciones más eficientes para la ciberseguridad en instituciones financieras y proporcionan una base para futuras investigaciones en la aplicación de Machine Learning en la detección de amenazas.