Analysis of Artificial Intelligence tools in the Detection of cyber threats in Real Time in the educational sector
DOI:
https://doi.org/10.61283/hyqney43Keywords:
education, cybersecurity, IA, security tools, data protectionAbstract
The current proposal investigated the integration of cybersecurity tools based on artificial intelligence (AI) in the educational context. The objective set was to identify the most effective technologies for protecting sensitive information in educational institutions. For the development, a qualitative methodology was employed, involving an exhaustive exploration of literature related to key trends and tools. Subsequently, a comparative analysis of these tools was conducted based on their effectiveness, adaptability, and ease of implementation.
The results obtained demonstrated that AI has the potential to detect and respond quickly to potential threats, which optimizes the management of cybersecurity through task automation processes while promoting a stronger security culture among students and employees. It was concluded that the adoption of the evaluated technologies helps to strengthen computer security, while improving resource management, promoting a safe and resilient educational environment.
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References
Alhogail, A., & Alsabih, M. (2021). Using NLP for cyber threat detection and analysis in social engineering attacks. Journal of Cybersecurity and Privacy, 3(2), 99-114. https://doi.org/10.3390/jcp3020006
Anchala Sanez, Mauricio Rodolfo (2024) Propuesta de gestión de incidentes de seguridad, mediante la integración de inteligencia de amenazas para la contención de ataques informáticos. Maestría en Seguridad Informática, Quito: Universidad Israel 2024, 50p. Mg. Toasa Guachi Renato Mauricio Ph.D. Urdaneta Herrera Maryory, UISRAEL-EC-MASTER-SEG-INF-ART- 378.242-2024-002 http://repositorio.uisrael.edu.ec/handle/47000/4184
Arazzi, E., Gao, J., & Xu, S. (2023). Recent advancements in machine learning for cybercrime prediction. arXiv preprint arXiv:2304.04819. https://arxiv.org/abs/2304.04819
Arango, O. D. (2022). Detección de amenazas informáticas de tipo Malware Bancario o Ransomware Móvil hacia dispositivos Android, integrando IOC en una técnica semiautomatizada y con base en comportamientos analizados de incidentes.. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12622/5700.
Arfeen, Muhammad & Ahmed, Saad & Khan, Muhammad & Jafri, Syed. (2021). Endpoint Detection & Response: A Malware Identification Solution. 1-8. 10.1109/ICCWS53234.2021.9703010
Basheer, R., Ali, F., & Jones, R. (2021). AI and NLP for phishing email detection: Approaches and challenges. Computers & Security, 103, 102155. https://doi.org/10.1016/j.cose.2021.102155
Castro Maldonado, John. (2022). Análisis de riesgos y vulnerabilidades de seguridad informática aplicando técnicas de inteligencia artificial orientado a instituciones de educación superior. 1. 151. https://www.researchgate.net/publication/359379099_analisis_de_riesgos_y_vulnerabilidades_de_seguridad_informatica_aplicando_tecnicas_de_inteligencia_artificial_orientadoa_instituciones_de_educacion_superior
Cisco. (2021). Cisco SecureX: Data Sheet. Cisco Systems, Inc. https://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/security/securex/secure-x-datasheet.pdf
CrowdStrike - Nexsys Colombia. (n.d.). Nexsys Colombia. https://www.nexsysla.com/co/fabricantes-nexsys/crowdstrike/
García V, et al (2020). La inteligencia artificial en la educación. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8231632
G Karantzas, C Patsakis - Journal of Cybersecurity and Privacy, 2021 - mdpi.com. An empirical assessment of endpoint detection and response systems against advanced persistent threats
IBRAHIM, A. (2022). Breaking Barriers: How AI and ML are Redefining Cybersecurity Defense. https://www.researchgate.net/profile/Ibra-Him-5/publication/380152244_Breaking_Barriers_How_AI_and_ML_are_Redefining_Cybersecurity_Defense_AUTHORSIBRAHIM_A/links/662d7d3108aa54017ac8933c/Breaking-Barriers-How-AI-and-ML-are-Redefining-Cybersecurity-Defense-AUTHORSIBRAHIM-A.pdf
IBRAHIM, A. (2022). Guardians of the Virtual Gates: Unleashing AI for Next-Gen Threat Detection in Cybersecurity. https://www.researchgate.net/profile/Ibra-Him-5/publication/380152167_Guardians_of_the_Virtual_Gates_Unleashing_AI_for_Next-Gen_Threat_Detection_in_Cybersecurity/links/662d7f257091b94e93e01a9f/Guardians-of-the-Virtual-Gates-Unleashing-AI-for-Next-Gen-Threat-Detection-in-Cybersecurity.pdf
Martín Martín, M. L. (2024). Inteligencia Artificial: Un estudio de su impacto en Ciberseguridad. https://openaccess.uoc.edu/handle/10609/150519
Nolasco-Mamani, M. A., Vidaurre, S. M. E., & Choque-Salcedo, R. E. (2022). Innovación y Transformación Digital en la Empresa. ACVENISPROH Académico. https://acvenisproh.com/libros/index.php/Libros_categoria_Academico/article/view/49
Nurmi, T. (2021). Network detection and reaction: case study: proof of concept for Vectra implementation. https://www.theseus.fi/handle/10024/511234
Quinn, J., Mceachen, J., Fullan, M., Gardner, M., & Grummy, M. (2021). Sumergirse en el aprendizaje profundo herramientas atractivas. Safekat. https://edmorata.es/wp-content/uploads/2021/04/FULLAN.-Sumergirse-en-el-Aprendizaje-Profundo_prw.pdf
Toquiantzi, S. J. (2022). Facultad de ingeniería (Doctoral dissertation, Benemérita Universidad de Puebla). https://repositorioinstitucional.buap.mx/server/api/core/bitstreams/e8369c4e-25d9-4d83-9f5c-966c45e890de/content
Vikhyath, K. B., Kubsad, S. S., & Sunidhi, A. G. (2022, December). Survey on Data Security with Intersection of AI and Blockchain. In 2022 Fourth International Conference on Cognitive Computing and Information Processing (CCIP) (pp. 1-7). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10058639
Yaseen, A. (2023). AI-DRIVEN THREAT DETECTION AND RESPONSE: A PARADIGM SHIFT IN CYBERSECURITY. International Journal of Information and Cybersecurity, 7(12), 25–43. Retrieved from https://publications.dlpress.org/index.php/ijic/article/view/73
Yin, C., Han, J., & Wu, S. (2021). Sentiment analysis and NLP applications in cybersecurity. IEEE Access, 9, 108550-108565. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3092902
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