El componente social de la amenaza híbrida y su detección con modelos bayesianos

Contenido principal del artículo

Ana-María Ruiz-Ruano
Jorge López-Puga
Juan-Jose Delgado-Morán

Resumen

Las sociedades contemporáneas están cada vez más condicionadas por el desarrollo de la tecnología informática. Esa tendencia deja entrever un panorama en el que cada ser humano se identifica por el binomio persona-computadora, mientras que la mayor informatización de la vida civil está generando ingentes cantidades de datos que son susceptibles de ser gestionados con fines bélicos. El objetivo de este artículo es abordar la utilidad potencial de las redes bayesianas como herramientas destinadas a la monitorización y detección temprana de ataques híbridos de carácter social a escala global. Como conclusión, planteamos que el uso de la inferencia y las redes bayesianas es útil para monitorear, detectar y supervisar el componente social de las amenazas híbridas a escala global por medio del análisis de las redes sociales.


Abstract


Contemporary societies are increasingly conditioned by the development of computer technology. This trend suggests a picture in which each human being is identified by the person-computer binomial while greater computerization of civil life is generating huge amounts of data that are likely to be managed for war purposes. The objective of this article is to address the potential utility of Bayesian networks aimed at monitoring and early detection of hybrid attacks of a global nature. We conclude that the use of inference and Bayesian networks is useful for monitoring, detection and supervision of the social component of hybrid threats globally through social network analysis.

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Detalles del artículo

Cómo citar
Ruiz-Ruano, A.-M., López-Puga, J., & Delgado-Morán, J.-J. (2019). El componente social de la amenaza híbrida y su detección con modelos bayesianos. URVIO. Revista Latinoamericana De Estudios De Seguridad, (25), 57–69. https://doi.org/10.17141/urvio.25.2019.3997
Sección
Tema central
Biografía del autor/a

Ana-María Ruiz-Ruano, Universidad Catolica San Antonio de Murcia

Ana María Ruiz-Ruano García es Licenciada y Doctora en Psicología. Es Profesora de Psicología y Criminología en la UCAM Universidad Católica de Murcia. Su tesis doctoral versó sobre el uso de algoritmos de descubrimiento automático de estructuras de datos utilizando redes bayesianas

Jorge López-Puga, Universidad Catolica San Antonio de Murcia

Jorge López Puga es Licenciado y Doctor en Psicología. Es Profesor de Psicología y Criminología en la UCAM Universidad Católica de Murcia. Es especialista en el desarrollo de sistemas expertos probabilísticos con redes bayesianas.

Juan-Jose Delgado-Morán, Universidad Catolica San Antonio de Murcia

Dr. en Ciencias Sociales por la Universidad Católica San Antonio de Murcia. Miembro de la Cátedra Global Nebrija-Santander en Gestión de Riesgos y Conflictos y del Grupo de Investigación en Relaciones Internacionales, Cooperación e Integración en Áreas Regionales (RICINTAR).