Zero-day exploit detection

Es una tarea crítica en la ciberseguridad que implica identificar vulnerabilidades desconocidas en sistemas o software antes de que sean explotadas por atacantes.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se utilizan algoritmos avanzados para analizar grandes volúmenes de datos en busca de patrones anómalos o comportamientos sospechosos que puedan indicar la presencia de un exploit de día cero.

Los modelos de machine learning pueden ser entrenados con datos históricos y simulaciones de ataques para mejorar su capacidad de detección proactiva.

La combinación de técnicas de supervisión, aprendizaje no supervisado y redes neuronales permite detectar amenazas en tiempo real, mejorando significativamente la capacidad de respuesta.

Este enfoque automatizado minimiza el tiempo que los atacantes tienen para aprovechar vulnerabilidades críticas, fortaleciendo así la seguridad de los sistemas tecnológicos.