Protección proactiva de la identidad digital de usuarios en web 2.0 y web 3.0 mediante inteligencia artificial - Méndez-Garabetti, Miguel (2025)
Las aplicaciones web están permanentemente conectadas a redes de datos, y más que todo a la red Internet. Por lo tanto, las mismas están expuestas a ciberataques. Es clave efectuar una correcta Gestión de la Identidad y Acceso (Identity and Access Management IAM por su siglas en inglés), porque la identidad digital de los usuarios y los activos digitales deben estar protegidos, y no deben permitirse accesos no autorizados. En este ámbito, la inteligencia artificial integrada con el machine mearning (aprendizaje automático) y mediante el uso de redes neuronales artificiales, es posible administrar de forma automática y proactiva la seguridad en dichas aplicaciones. Es clave poder demostrar cómo detectar dinámicamente amenazas y cómo optimizar la gestión de identidad y acceso mediante inteligencia artificial en Web 2.0 y Web 3.0. Es importante integrar la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y las redes neuronales para optimizar la gestión de Identidad y Acceso en aplicaciones web. Partiendo de las limitaciones de los sistemas de gestión tradicionales que no utilizan inteligencia artificial, se explorará cómo los algoritmos de machine learning con redes neuronales pueden mejorar la autenticación, la detección de anomalías y la autorización en tiempo real. Este enfoque busca avanzar hacia un modelo IAM autónomo, seguro y escalable. Se pretende seguir una metodología de estudio basada en un análisis cuantitativo. Por medio de estudios empíricos en ambientes de pruebas controlados que permitan evaluar la efectividad de los modelos de IAM generados.