Nuestros Proyectos
Marco de trabajo para detectar, supervisar y analizar la evolución de los ataques multietapa durante el tiempo de ejecución
El objetivo de este proyecto es desarrollar un marco de trabajo integral diseñado para detectar, supervisar y analizar la progresión de ciberataques multietapa en tiempo real. El marco aprovechará técnicas avanzadas de ciberseguridad, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, para identificar y responder a patrones de ataque complejos a medida que se desarrollan.
Código del proyecto: ANID Fondecyt project 11221155 [en curso - cierre marzo 2025]
Intrusion.aware: Plataforma integral de detección y respuesta a ciberataques mediante inteligencia artificial responsable
El proyecto Intrusion.aware pretende desarrollar una plataforma integrada diseñada para detectar y responder a ciberataques utilizando inteligencia artificial (IA) responsable. Esta plataforma aprovechará técnicas avanzadas de IA para identificar y mitigar ciberamenazas en tiempo real, garantizando una sólida protección de las infraestructuras informáticas. El proyecto se centra en la incorporación de prácticas éticas de IA para garantizar que las soluciones desarrolladas no solo sean eficaces, sino que también se ajusten a los principios de equidad, transparencia y responsabilidad. Al proporcionar herramientas de supervisión y respuesta en tiempo real, la plataforma Intrusion.aware pretende mejorar la postura general de seguridad de las organizaciones, haciéndolas más resistentes a las cambiantes ciberamenazas. La versión anterior de este proyecto fue TRLUp Intrusion Aware++, financiado internamente por la Unidad de Innovación de la Facultad de Ingeniería y Ciencias (FIC). Este financiamiento interno apoyó el desarrollo de un prototipo de nivel 4 del producto, que permitió al equipo conseguir el actual proyecto FONDEF.
Código del proyecto: ANID Fondef IT24I0144 [en curso - cierre octubre 2026]