Este estudio presenta una descripción general sobre la ciberseguridad desde la perspectiva de las redes neuronales y técnicas de aprendizaje profundo de acuerdo con las diversas necesidades actuales en ambientes de seguridad informática. Se discute la aplicabilidad de estas técnicas en diversos trabajos de ciberseguridad, como detección de intrusos, identificación de malware o botnets, phishing, predicción de ciberataques, denegación de servicio, ciberanomalías, entre otros. Para este estudio se aplicó el método analítico-sintético que sirvió para identificar soluciones óptimas en el campo de la ciberseguridad. Los resultados destacan y recomiendan algoritmos aplicables a la seguridad cibernética como base de conocimiento y facilidad para investigaciones futuras dentro del alcance de este estudio en el campo. Esta investigación sirve como punto de referencia y guía para la academia y los profesionales de las industrias de la seguridad cibernética desde el punto de vista del aprendizaje profundo
Existen diferentes métodos para evaluar la seguridad de las aplicaciones Web, principalmente basados en algún técnico automatizado de escaneo El objetivo de la presente investigación refiere de los conceptos básicos necesarios para entender temas de seguridad informática en sistemas de información y servicios, con el propósito de enfocarlos en pruebas de penetración en las aplicaciones web, se abordan metodologías que pueden aplicarse y marcos de referencia que deben ser tomados en cuenta en el ciclo de vida de desarrollo de aplicaciones, así mismo, se aporta con tablas descriptivas de las metodologías utilizadas en pruebas de Pentesting llegando finalmente a abarcar la familia de ISO/IEC 27000 dejando plasmado en la discusión una breve descripción de las mismas y el uso que da en las implantaciones de SGSI, evaluaciones y auditorias de seguridad de la información.
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