Resumen de Técnicas inteligentes, agentes adaptativos y representaciones ontológicas en sistemas de detección de intrusos
Gustavo A. Isaza Echeverry, Andrés G. Castillo Sanz 
, Néstor Darío Duque Méndez
La seguridad Informática requiere una optimización permanente de los mecanismos de protección y estrategias que permitan prevenir ataques en las redes y sistemas de información. El proceso de monitoreo de eventos que ocurren en un sistema o en una red a partir de patrones y firmas de posibles ataques se conoce como Sistema de Detección de Intrusos (IDS). Los IDS han escalado significativamente al punto de focalizarse en modelos basados en prevención más que en corrección, estos sistemas monitorean tráfico utilizando un conjunto de firmas para detectar actividades malignas, reportar incidentes o tomar acciones correctivas; pero cualquier cambio insertado en el patrón de un ataque, puede comprometer el sistema y evitar que la tecnología subyacente de detección o prevención sea insuficiente. En los últimos años se han planteado diferentes modelos basados en técnicas de Inteligencia Artificial que pueden ayudar la generación automática de nuevas firmas y detectar nuevos patrones de ataque sin la intervención humana. Algunas investigaciones presentan técnicas como Redes Neuronales, Algoritmos Genéticos, Razonamiento Basado en Casos, árboles de decisión, Lógica Difusa entre otras, aplicadas a la Detección de Intrusos, además de arquitecturas basadas en Agentes Inteligentes sobre IDS Distribuidos incorporando así capacidades de autonomía, reactividad, pro actividad, movilidad y racionalidad. Este artículo es el resultado de un estudio del estado del arte de las diferentes estrategias inteligentes en IDS. Además la introducción de modelos de cooperación a partir de Agentes adaptativos y de representaciones ontológicas en los Sistemas de Detección de Intrusos Distribuidos, adicionalmente se plantean los elementos de una investigación en curso donde se incorporan estos métodos.
