Machine learning en la seguridad informática de las pymes: una revisión sistemática

Abstract

Las pequeñas y medianas empresas (PYME) requieren atención urgente ya que el riesgo de los ciberataques es el más evidente en su panorama cibernético. El propósito de este trabajo es la evaluación crítica de la literatura existente centrada en el Machine Learning aplicado a la Protección Cibernética de las pymes. Se revisó un total de ochenta y ocho artículos pertenecientes al periodo de 2020 – 2024, estos fueron extraídos de las bases de datos IEEE Xplore Digital Library, Science Direct, ACM Digital Library y SpringerLink. La metodología incluyó la revisión de la cantidad de estudios sobre la identificación de amenazas, la gestión de riesgos, la protección de recursos, los sistemas de usuarios y la cibercrimen forensics. se identificaron habilidades transferibles mediante el uso de sistemas de Machine Learning e Inteligencia Artificial. Al implementar estas técnicas de IA, las opiniones de los encuestados consideran que las amenazas que enfrentan las pymes son desafíos. Incrementar el uso de Machine Learning, enfocar mejores las medidas de seguridad e introducir nuevos sistemas con el uso de inteligencia artificial. La inteligencia artificial es necesaria no solo para la detección eficaz de nuevas amenazas. Su problema central es conocer las técnicas que pueden ayudar a la integración de bases de datos y la facilitación de conceptos muy variados. Las conclusiones indican que la adopción es vital para consolidar la ciberseguridad en las pymes. Machine Learning se presenta como una solución clave para protegerlas frente al aumento de las amenazas cibernéticas.