Aplicaciones de la IA y el ML en la Detección y Prevención de Amenazas: Cuestionarios y Ejercicios

Question 1

¿Cuál de las siguientes NO es una ventaja de utilizar la IA y el ML en la detección y prevención de amenazas?

Accepted Answer

Requieren una gran cantidad de datos para entrenarse

Answer

Automatizan procesos de detección y respuesta

Answer

Mejoran la precisión y eficiencia

Question 2

El análisis de comportamiento de usuarios (UBA) es una técnica de IA y ML que se utiliza para identificar:

Accepted Answer

Patrones inusuales en el comportamiento de los usuarios

Answer

Vulnerabilidades en los sistemas informáticos

Answer

Nuevos tipos de malware

Question 3

La detección de anomalías es una técnica de IA y ML que se utiliza para:

Accepted Answer

Identificar desviaciones de los patrones esperados

Answer

Clasificar amenazas conocidas

Answer

Analizar grandes volúmenes de datos

Answer

Predecir futuros ataques

Question 4

El aprendizaje profundo es un tipo de IA y ML que se caracteriza por:

Accepted Answer

Redes neuronales artificiales con múltiples capas ocultas

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Reglas basadas en el conocimiento

Question 5

¿Cuál de las siguientes es una aplicación del aprendizaje automático supervisado en la detección de amenazas?

Accepted Answer

Clasificar ataques conocidos

Answer

Detectar anomalías

Answer

Analizar grandes volúmenes de datos

Answer

Predecir futuros ataques

Question 6

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una técnica de IA y ML que se utiliza en la ciberseguridad para:

Accepted Answer

Analizar texto y lenguaje

Answer

Predecir resultados futuros

Answer

Generar datos sintéticos

Answer

Identificar patrones en imágenes

Question 7

¿Cuál de las siguientes técnicas utiliza la IA y el ML para detectar comportamientos anómalos que pueden indicar una amenaza?

Accepted Answer

Análisis de comportamiento de usuarios

Answer

Monitorización de red

Answer

Pruebas de penetración

Answer

Análisis forense digital

Question 8

¿Cómo mejora el ML la precisión de los sistemas de detección de amenazas?

Accepted Answer

Reconociendo patrones complejos y adaptándose a amenazas emergentes

Answer

Automatizando las tareas de respuesta a incidentes

Answer

Proporcionando explicaciones detalladas sobre detecciones

Question 9

¿Qué ventaja ofrecen los algoritmos supervisados en los sistemas de detección de amenazas basados en ML?

Accepted Answer

Pueden aprender y mejorar a partir de conjuntos de datos etiquetados

Answer

Son más rápidos y eficientes que los algoritmos no supervisados

Answer

No requieren datos de entrenamiento

Question 10

¿Cuál es una limitación de los sistemas de detección de amenazas basados en ML?

Accepted Answer

Pueden ser susceptibles a sesgos y generar falsos positivos

Answer

No son adecuados para la detección en tiempo real

Answer

Requieren una gran inversión en infraestructura y personal

Answer

Son difíciles de integrar con sistemas de seguridad existentes

Question 11

¿Cuál es un enfoque ético a considerar al utilizar la IA y el ML en la detección de amenazas?

Accepted Answer

Minimizar el sesgo y garantizar la transparencia y la explicabilidad

Answer

Priorizar la rentabilidad sobre la precisión

Answer

Utilizar conjuntos de datos no etiquetados para entrenar modelos

Question 12

¿Cómo puede la integración de la IA y el ML con otras tecnologías mejorar la detección y prevención de amenazas?

Accepted Answer

Combinando sus capacidades con la seguridad en la nube, el análisis de inteligencia y la respuesta automatizada

Answer

Reemplazando todas las tecnologías de seguridad tradicionales

Question 13

¿Cuál es una tendencia emergente en el uso de la IA y el ML en la detección y prevención de amenazas?

Accepted Answer

El uso de algoritmos de aprendizaje profundo para analizar datos no estructurados

Answer

La eliminación del uso de algoritmos supervisados

Answer

El abandono de las técnicas de ML no supervisadas

Question 14

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la detección de anomalías es correcta?

Accepted Answer

Utiliza modelos de aprendizaje no supervisados para identificar desviaciones de los patrones normales de comportamiento.

Answer

Se utiliza principalmente para detectar ataques conocidos

Answer

Requiere un conjunto de datos etiquetados para su entrenamiento

Question 15

¿Cuál de los siguientes NO es un beneficio de utilizar IA y ML en la prevención de amenazas?

Accepted Answer

Elimina la necesidad de personal de seguridad

Answer

Mejora la precisión y eficiencia en la detección de amenazas

Answer

Proporciona información sobre nuevas y emergentes tácticas de ataque

Answer

Permite la automatización de tareas repetitivas

Question 16

¿Qué factor es fundamental para el éxito de los sistemas de detección de amenazas basados en IA/ML?

Accepted Answer

La calidad y cantidad de datos utilizados para entrenar los modelos.

Answer

El tipo de algoritmo utilizado

Answer

La experiencia del analista de seguridad

Answer

La potencia de cálculo disponible

Question 17

En el contexto de la IA y el ML en la ciberseguridad, ¿qué se entiende por 'falsos positivos'?

Accepted Answer

Alertas generadas que no indican una amenaza real

Answer

Amenazas reales que no son detectadas

Answer

Alertas generadas por error humano

Answer

Alertas generadas que indican una amenaza real

Question 18

¿Qué enfoque de aprendizaje automático se utiliza para entrenar modelos a partir de datos que no han sido etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje de transferencia

Question 19

En el contexto de la detección de amenazas cibernéticas, ¿cuál es el propósito principal del análisis del comportamiento del usuario?

Accepted Answer

Identificar patrones de comportamiento inusuales que puedan indicar un compromiso o actividad maliciosa

Answer

Crear un perfil de cada usuario y sus patrones de actividad normales

Answer

Rastrear la ubicación geográfica de los usuarios para detectar intentos de acceso no autorizados

Question 20

¿Cómo contribuye el aprendizaje automático (ML) a la prevención de amenazas cibernéticas?

Accepted Answer

Permite que los sistemas identifiquen y respondan automáticamente a patrones maliciosos

Answer

Crea copias de seguridad periódicas de los datos críticos para garantizar su recuperación en caso de un ciberataque

Answer

Proporciona a los analistas de seguridad información sobre las últimas vulnerabilidades y amenazas

Question 21

Selecciona la técnica de detección de anomalías que utiliza un modelo de referencia para identificar desviaciones de la actividad normal:

Accepted Answer

Detección de desviaciones

Answer

Detección de valores atípicos

Answer

Análisis de series temporales

Answer

Clasificación de datos no supervisada

Question 22

¿Cómo contribuye la inteligencia artificial (IA) a la evaluación de riesgos de ciberseguridad?

Accepted Answer

Automatizando el procesamiento y el análisis de grandes cantidades de datos de amenazas en tiempo real

Answer

Eliminando la necesidad de experiencia humana en la toma de decisiones relacionadas con la seguridad

Answer

Proporcionando una lista completa de todas las amenazas de ciberseguridad conocidas

Question 23

¿Cuál de los siguientes es un beneficio clave de utilizar IA y ML para la detección de amenazas?

Accepted Answer

Mayor precisión y tiempos de respuesta más rápidos

Answer

Mejora significativa de la satisfacción del usuario

Answer

Facilidad de implementación y bajo costo de mantenimiento

Answer

Eliminación completa de todas las amenazas cibernéticas

Question 24

En un sistema de detección de intrusiones basado en IA, ¿cuál es la función principal del motor de inferencia?

Accepted Answer

Aplicar modelos de ML entrenados a datos nuevos para identificar amenazas potenciales

Answer

Actualizar y mantener los modelos de ML con nuevos datos de entrenamiento

Answer

Generar alertas y notificaciones cuando se detectan amenazas

Answer

Recopilar y preprocesar datos en bruto de múltiples fuentes

Question 25

Selecciona el tipo de aprendizaje automático que se utiliza para entrenar modelos de clasificación en base a datos etiquetados:

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje de transferencia

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Question 26

En el contexto de la ciberseguridad, ¿qué tipo de datos son esenciales para entrenar eficazmente los modelos de ML para la detección de amenazas?

Accepted Answer

Datos de eventos de seguridad, registros del sistema y flujos de red

Answer

Registros de correo electrónico y mensajes instantáneos

Answer

Datos de navegación web de los empleados

Answer

Información financiera de los clientes

Question 27

¿Cuál de los siguientes factores debe considerarse al seleccionar un modelo de aprendizaje automático para la detección de amenazas?

Accepted Answer

Precisión, interpretabilidad, escalabilidad y cumplimiento normativo

Answer

Popularidad entre los analistas de ciberseguridad

Answer

Coste de la licencia

Answer

Facilidad de uso de la interfaz gráfica de usuario