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000169783 005__ 20260304131019.0
000169783 037__ $$aTAZ-TFG-2025-4921
000169783 041__ $$aspa
000169783 1001_ $$aMorales Rico, Juan Carlos
000169783 24200 $$aImplementation of Artificial Intelligence Systems for Cyber Defense in Military Networks
000169783 24500 $$aImplementación de sistemas de inteligencia artificial para la ciberdefensa en redes militares
000169783 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2025
000169783 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000169783 520__ $$aEn las últimas décadas, el papel de la ciberdefensa está adquiriendo una relevancia cada<br />vez mayor en el ámbito militar, consolidándose como un nuevo dominio. Este Trabajo de Fin de<br />Grado tiene como objetivo implementar y evaluar la integración de modelos de Inteligencia<br />Artificial (IA) en los Centros de Operaciones de Seguridad (SOC) que emplean plataformas de<br />Gestión de Información y Eventos de Seguridad (SIEM), con la finalidad de optimizar la<br />clasificación y priorización de alertas, para así fortalecer la capacidad de respuesta ante<br />ciberamenazas en redes militares.<br />El trabajo se ha desarrollado usando una metodología de investigación aplicada,<br />combinando una revisión bibliográfica con un diseño e implementación de distintos modelos de<br />integración.<br />El análisis documental muestra la creciente necesidad de automatizar la gestión de eventos<br />en el ciberespacio, especialmente en defensa, donde la velocidad de reacción puede resultar<br />determinante. Se constata que la aplicación de la IA en la ciberdefensa es un campo emergente<br />con un gran potencial para complementar las capacidades humanas y, al mismo tiempo, una<br />necesidad estratégica para hacer frente a las amenazas avanzadas, incluidas aquellas<br />potenciadas por los propios modelos de lenguaje.<br />Se ha realizado un análisis de necesidades mediante una matriz DAFO, con el objetivo de<br />identificar los factores internos y externos que influyen en la integración. Para llevar a cabo el<br />despliegue experimental se ha utilizado el entorno SIEM de Wazuh sobre sistemas Ubuntu y<br />Docker Desktop, integrado tanto en modelos locales de IA (Mistral de Ollama) a través de scripts<br />de Python, como en modelos en la nube (Claude) a través de servidores intermedios basados<br />en MCP (Model Context Protocol). Para la selección de las herramientas usadas se ha empleado<br />el método AHP (Analytic Hierarchy Process) y una comparación de prestaciones, mientras que<br />para la evaluación de la viabilidad se ha usado el análisis TELOS.<br />Finalmente, los resultados muestran que esta integración es técnicamente viable y<br />funcional, evidenciando que la IA puede mejorar la eficiencia operativa de los SOC,<br />complementando la labor de los analistas. Asimismo, se pone de manifiesto la importancia de<br />garantizar la soberanía de los datos y de asegurar la conformidad con los marcos normativos y<br />las guías técnicas aplicables.<br /><br />
000169783 521__ $$aGraduado en Ingeniería de Organización Industrial
000169783 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000169783 691__ $$a9
000169783 692__ $$aEl trabajo contribuye al ODS 9 al impulsar la innovación tecnológica mediante el diseño y aplicación de sistemas de inteligencia artificial orientados a mejorar la ciberdefensa en infraestructuras críticas.
000169783 700__ $$aAlares López, Gustavo$$edir.
000169783 700__ $$aCurra Feijóo, Carlos Javier$$edir.
000169783 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$b $$c
000169783 8560_ $$f865051@celes.unizar.es
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000169783 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:169783$$pdriver$$ptfg-tfm-cud$$ptrabajos-fin-grado
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000169783 951__ $$adeposita:2026-03-04
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