Qué sabemos
El trabajo describe un sistema de detección de intrusiones basado en aprendizaje automático, complementado con la integración del honeypot Cowrie para capturar datos de comportamiento de atacantes y así mejorar la detección de indicadores de compromiso y patrones de ataque. Los autores presentan una arquitectura multi-VM aislada, modelos supervisados y no supervisados (Random Forest, Logistic Regression, Isolation Forest), una API en Flask para clasificación en tiempo real y cuadros de mando en Kibana y Power BI, con el propósito de detectar tanto amenazas conocidas como desconocidas.
Límites de la evidencia
Revisión basada únicamente en el resumen depositado en Crossref; no se ha consultado el texto completo ni verificado de forma independiente los resultados.
Se analizó: abstract del autor. No se analizaron los resultados del texto completo.
Fuentes y trazabilidad
- AI-Powered Intrusion Detection System with Honeypot Integration
abstract · 2026-10-11
Revisado: 2026-10-16. La ficha puede actualizarse cuando aparezca nueva evidencia.