Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (13) Edición especial Marzo  
024. ISSN: 2737-6249  
Seguridad informática e inteligencia artificial en la investigación científica  
2
DOI: https://doi.org/10.46296/ig.v7i13edespmar.0170  
SEGURIDAD INFORMÁTICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA  
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA  
COMPUTER SECURITY AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SCIENTIFIC  
RESEARCH  
1
2
Flores-Cedeño Pablo Ramón ; Zambrano-Pilay Enrique Cristóbal ;  
Chiriboga-Mendoza Fidel Ricardo 3  
1
Universidad Técnica de Manabí. Portoviejo, Ecuador. Universidad Tecnológica de La Habana  
"
José Antonio Echeverría" CUJAE. La Habana, Cuba.  
Correo: pablo.flores@utm.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0008-6092-1342  
2
3
INICDER, Instituto Interuniversitario Iberoamericano de Investigación Científica y Desarrollo  
Rural. Ecuador. Universidad de Cádiz. Cádiz, España. Correo:  
enrique.zambranopilay@alum.uca.es. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-9329-0929  
INICDER, Instituto Interuniversitario Iberoamericano de Investigación Científica y Desarrollo  
Rural. Ecuador. Universidad de Valencia. Valencia, España.  
Correo: fichimen@alumni.uv.es. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-3378-8610  
Resumen  
Este documento aborda la relación entre la inteligencia artificial (IA) y la seguridad informática,  
así como su aplicación en el ámbito de la investigación científica. En un mundo cada vez más  
digitalizado y dependiente de datos, la seguridad de la información y la capacidad para extraer  
conocimiento significativo de grandes conjuntos de datos son aspectos cruciales para el progreso  
científico. El documento destaca cómo la integración de la IA en la seguridad informática ha  
abierto nuevas posibilidades para abordar estas necesidades, permitiendo una detección más  
precisa de amenazas y una protección más efectiva de datos sensibles en el ámbito científico.  
La IA potencia la capacidad de análisis de datos y permite una adaptación dinámica a las  
amenazas emergentes, brindando así una defensa robusta contra intrusiones cibernéticas y la  
pérdida de información. Se examinan los desafíos y dilemas éticos asociados con la aplicación  
de la IA en la seguridad informática, como la transparencia, el sesgo algorítmico y la privacidad  
de los datos. Se plantean preguntas fundamentales sobre cómo garantizar la transparencia y  
aplicabilidad de los sistemas de IA utilizados en seguridad informática, así como sobre qué  
medidas tomar para mitigar posibles sesgos que podrían influir en las decisiones tomadas por  
estos sistemas. El artículo también destaca el objetivo de la investigación en este campo, que  
busca explorar en profundidad la intersección entre la seguridad informática, la inteligencia  
artificial y la investigación científica. Al comprender mejor este campo emergente, se pueden  
desarrollar estrategias más efectivas para proteger la integridad de los datos científicos y  
promover un uso responsable de la IA en el avance del conocimiento humano.  
Palabras clave: Seguridad informática, Inteligencia artificial, Investigación científica.  
Abstract  
This document addresses the relationship between artificial intelligence (AI) and computer  
security, as well as its application in the field of scientific research. In an increasingly digitized and  
data-dependent world, information security and the ability to extract meaningful knowledge from  
large data sets are crucial aspects for scientific progress. The document highlights how the  
integration of AI in cybersecurity has opened new possibilities to address these needs, allowing  
for more accurate detection of threats and more effective protection of sensitive data in the  
scientific field. AI powers data analysis capabilities and enables dynamic adaptation to emerging  
Información del manuscrito:  
Fecha de recepción: 19 de diciembre de 2023.  
Fecha de aceptación: 13 de febrero de 2024.  
Fecha de publicación: 02 de marzo de 2024.  
2
Flores-Cedeño et al. (2024)  
threats, thereby providing a robust defense against cyber intrusions and information loss. Ethical  
challenges and dilemmas associated with the application of AI in cybersecurity, such as  
transparency, algorithmic bias, and data privacy, are examined. Fundamental questions are  
raised about how to ensure the transparency and applicability of AI systems used in cybersecurity,  
as well as what measures to take to mitigate potential biases that could influence decisions made  
by these systems. The article also highlights the objective of research in this field, which seeks to  
explore in depth the intersection between computer security, artificial intelligence and scientific  
research. By better understanding this emerging field, more effective strategies can be developed  
to protect the integrity of scientific data and promote responsible use of AI in the advancement of  
human knowledge.  
Keywords: Computer security, Artificial intelligence, Scientific research.  
1
. Introducción  
y análisis científicos (Forero &  
Bennasar, 2024).  
En una era marcada por la creciente  
digitalización y la dependencia de  
datos, la preservación de la  
seguridad de la información y la  
habilidad para extraer conocimiento  
valioso de enormes conjuntos de  
datos son fundamentales para  
Sin embargo, esta convergencia  
también plantea una serie de  
desafíos y dilemas éticos. A medida  
que confiamos más en algoritmos de  
IA para proteger nuestra información  
y optimizar nuestros procesos de  
investigación,  
surgen  
sobre la  
impulsar el avance  
Valbuena, 2021).  
científico  
preocupaciones  
(
transparencia, el sesgo algorítmico y  
la privacidad de los datos. En ese  
sentido, el objetivo de esta  
La IA potencia la capacidad de  
análisis de datos y permite una  
adaptación dinámica a las amenazas  
emergentes, brindando así una  
defensa robusta contra intrusiones  
investigación  
es  
explorar  
la  
intersección entre la seguridad  
informática, la inteligencia artificial y  
cibernéticas  
y
la pérdida de  
la  
investigación  
científica,  
información. Este progreso no solo  
fortalece la protección de datos  
sensibles, sino que también facilita la  
labor de los investigadores al ofrecer  
un entorno digital más seguro y fiable  
para la realización de experimentos  
analizando tanto los beneficios  
potenciales como los desafíos éticos  
asociados.  
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024. ISSN: 2737-6249  
Seguridad informática e inteligencia artificial en la investigación científica  
2
2
. Tecnologías Emergentes  
y
basadas en la anticipación y la  
prevención (Arango, 2023).  
Tendencias  
Informática  
en  
Seguridad  
Esto incluye la implementación de  
medidas de seguridad centradas en  
el usuario, como la concienciación y  
formación en ciberseguridad, así  
como la adopción de marcos de  
seguridad como Zero Trust, que  
asumen que todas las conexiones,  
incluso las internas, deben ser  
verificadas y autorizadas.  
Las tecnologías emergentes como la  
inteligencia artificial (IA), el  
aprendizaje automático (ML), el  
Internet de las cosas (IoT) y la  
computación en la nube están  
transformando radicalmente la forma  
en que las organizaciones gestionan  
sus sistemas de seguridad (Martínez  
&
Cruz, 2018). La IA y el ML, por  
La privacidad y la protección de  
datos se han convertido en  
preocupaciones centrales en el  
ejemplo, permiten a los sistemas de  
defensa identificar y responder a  
amenazas de manera automatizada  
y en tiempo real, mejorando la  
capacidad de detección y mitigación  
de riesgos. Del mismo modo, el IoT  
introduce nuevos desafíos debido a  
la proliferación de dispositivos  
conectados, lo que aumenta la  
superficie de ataque y la complejidad  
panorama  
de  
la  
seguridad  
informática, especialmente con la  
implementación de regulaciones  
como el Reglamento General de  
Protección de Datos (GDPR) en la  
Unión Europea y leyes similares en  
otras  
jurisdicciones.  
Las  
organizaciones deben garantizar no  
solo la seguridad de sus sistemas,  
sino también la privacidad y la  
integridad de los datos de sus  
clientes y usuarios (Díaz et al., 2018)  
de proteger los datos la  
infraestructura (Ramos & Jiménez,  
024).  
y
2
Por otro lado, la evolución de las  
tendencias en seguridad informática  
apunta hacia un enfoque más  
proactivo y holístico. En lugar de  
simplemente reaccionar ante las  
amenazas, las organizaciones están  
adoptando estrategias de seguridad  
En este contexto, la colaboración y el  
intercambio de información entre  
empresas,  
gobiernos  
y
organizaciones internacionales son  
esenciales para hacer frente a las  
amenazas cibernéticas de manera  
4
Flores-Cedeño et al. (2024)  
efectiva (Caiza, Márceles & Amador,  
precisión  
que  
los  
enfoques  
2
022). La creación de asociaciones  
público-privadas y el intercambio de  
inteligencia sobre amenazas  
tradicionales basados en reglas  
estáticas. Al emplear algoritmos de  
aprendizaje automático, los sistemas  
de seguridad pueden adaptarse y  
mejorar continuamente su capacidad  
de detección, incluso frente a  
ataques sofisticados y en constante  
evolución (Rodríguez, 2020).  
permiten una respuesta más rápida y  
coordinada ante incidentes de  
seguridad, así como el desarrollo de  
mejores prácticas y estándares de  
seguridad.  
Sin embargo, a medida que las  
tecnologías emergentes continúan  
evolucionando, también surgen  
nuevos desafíos éticos y legales en  
el ámbito de la seguridad informática  
Por ejemplo, las técnicas de IA se  
utilizan en sistemas de detección de  
intrusiones  
para  
identificar  
comportamientos anómalos en la red  
que podrían indicar actividades  
(Álvarez, 2021). El uso de  
maliciosas, como intrusiones  
o
tecnologías como la IA plantea  
cuestiones sobre la transparencia, la  
intentos de robo de datos (Osma,  
Gonzalez, Aguirre & Saavedra,  
2020). Del mismo modo, los  
sistemas de gestión de eventos e  
información de seguridad (SIEM)  
aprovechan la IA para correlacionar  
y analizar eventos de seguridad en  
múltiples fuentes, permitiendo una  
respuesta más rápida y eficiente  
ante incidentes.  
responsabilidad  
y
el  
sesgo  
algorítmico,  
expansión  
mientras  
del IoT  
que  
la  
plantea  
preocupaciones sobre la privacidad y  
la seguridad de los datos personales.  
3
. Seguridad  
informática  
e
inteligencia artificial  
Además de mejorar la detección de  
amenazas, la IA también se utiliza  
para fortalecer la seguridad de los  
La IA ha demostrado ser una  
herramienta poderosa para mejorar  
la detección y respuesta ante  
ciberataques. Los sistemas de IA  
pueden analizar grandes volúmenes  
de datos en tiempo real, identificar  
patrones y anomalías, y predecir  
posibles amenazas con mayor  
sistemas  
a
través  
de  
la  
automatización de tareas de gestión  
y respuesta (Cabrera, 2020). Los  
sistemas de IA pueden ejecutar  
respuestas automáticas a eventos  
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024. ISSN: 2737-6249  
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Seguridad informática e inteligencia artificial en la investigación científica  
de seguridad, como el bloqueo de  
direcciones IP sospechosas o la  
aplicación de políticas de acceso  
más restrictivas, reduciendo la carga  
de trabajo de los equipos de  
seguridad y acelerando la mitigación  
de riesgos.  
fácilmente las defensas tradicionales  
(Castro-Maldonado & Villar-Vega,  
2021).  
Para abordar estos desafíos, es  
fundamental desarrollar marcos  
éticos y regulaciones que guíen el  
uso responsable de la IA en  
seguridad informática (Moya, 2023).  
Esto incluye la implementación de  
Sin embargo, la aplicación de IA en  
seguridad  
plantea  
informática  
también  
desafíos significativos,  
prácticas  
de  
transparencia  
y
especialmente en lo que respecta a  
la transparencia, la ética y la  
privacidad (León, Martínezq, Ardila &  
Mosquera, 2022). Los algoritmos de  
IA pueden ser inherentemente  
explicabilidad en los sistemas de IA,  
así como la garantía de la protección  
de la privacidad y los derechos  
individuales en el procesamiento de  
datos.  
opacos,  
lo  
que  
dificulta  
la  
comprensión de cómo toman  
decisiones y qué factores influyen en  
ellas. Esto plantea preocupaciones  
sobre la posibilidad de sesgos  
algorítmicos y la falta de rendición de  
cuentas en el proceso de toma de  
decisiones automatizado.  
4
. Aplicaciones de la Inteligencia  
Artificial en la Investigación  
Científica  
La integración de la inteligencia  
artificial (IA) en la investigación  
científica ha revolucionado la forma  
en que se abordan y resuelven  
problemas complejos en una amplia  
gama de disciplinas (Cisneros et al.,  
La creciente sofisticación de las  
amenazas cibernéticas también ha  
llevado a un aumento en el uso de IA  
por parte de los actores maliciosos.  
Los adversarios pueden utilizar  
técnicas de IA para desarrollar  
ataques más avanzados y difíciles  
de detectar, como el malware  
impulsado por IA que puede evadir  
2
022). Desde la biología y la  
medicina hasta la física y la  
astronomía, las aplicaciones de la IA  
están transformando la manera en  
que  
los  
científicos  
recopilan,  
analizan y utilizan datos para  
6
Flores-Cedeño et al. (2024)  
avanzar en el conocimiento y hacer  
descubrimientos significativos.  
La IA también se utiliza en la  
simulación y modelado de sistemas  
complejos en ciencias naturales y  
sociales. Los modelos generados  
Una de las áreas donde la IA ha  
tenido un impacto notable es en el  
análisis de grandes conjuntos de  
datos, como los generados por  
experimentos científicos de alta  
throughput en biología y genómica  
por IA pueden ayudar  
a
los  
investigadores a comprender mejor  
la dinámica de sistemas complejos,  
como el clima, los ecosistemas y la  
economía,  
comportamiento futuro (Romero,  
023). Esto es especialmente útil en  
y
predecir  
su  
(Flores et al., 2022). Los algoritmos  
de aprendizaje automático pueden  
identificar patrones complejos en  
2
campos como la climatología y la  
economía, donde los sistemas son  
altamente no lineales y difíciles de  
modelar con precisión utilizando  
métodos tradicionales.  
estos datos  
y
ayudar  
a
los  
investigadores a comprender mejor  
la estructura y la función de los  
sistemas biológicos. Por ejemplo, la  
IA se utiliza para predecir la  
estructura de proteínas  
y
la  
Sin embargo, la aplicación de la IA  
en la investigación científica también  
plantea desafíos importantes. Uno  
de los desafíos es la interpretabilidad  
de los modelos generados por IA,  
especialmente en campos donde la  
transparencia y la explicabilidad son  
fundamentales, como la medicina  
interacción entre moléculas, lo que  
facilita el diseño de fármacos y  
terapias más efectivas.  
En el campo de la medicina, la IA se  
ha aplicado con éxito en el  
diagnóstico  
y
tratamiento  
de  
enfermedades. Los sistemas de IA  
pueden analizar imágenes médicas,  
como resonancias magnéticas y  
tomografías computarizadas, para  
detectar anomalías y ayudar a los  
médicos a tomar decisiones más  
precisas y rápidas (Guillén-López,  
(
Saltos, Oyarvide, Sánchez & Reyes,  
2
023). Además, la recopilación y el  
uso de grandes cantidades de datos  
para entrenar modelos de IA pueden  
plantear preocupaciones éticas y de  
privacidad que deben abordarse de  
manera adecuada.  
Álvarez-Mayorga  
023).  
&
de Guillén,  
2
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024. ISSN: 2737-6249  
Seguridad informática e inteligencia artificial en la investigación científica  
2
5
. Conclusiones  
hacer descubrimientos significativos  
en una amplia gama de disciplinas.  
La integración de la inteligencia  
artificial en la seguridad informática  
A
pesar  
potenciales, la aplicación de la  
inteligencia artificial en la  
de  
los  
beneficios  
representa  
una  
innovación  
significativa que promete mejorar la  
detección, respuesta y protección  
frente a las amenazas cibernéticas.  
Sin embargo, esta convergencia  
investigación científica también  
plantea desafíos importantes en  
términos de interpretabilidad de los  
modelos, privacidad de los datos y  
sesgos algorítmicos.  
también  
plantea  
desafíos  
términos de  
importantes  
en  
transparencia, ética y privacidad,  
que deben abordarse mediante el  
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