Aprendizaje automático para la detección de bots en repositorios digitales - Bértoli, Rafael (2024)
La detección de bots es un desafío crítico para los repositorios digitales académicos como SEDICI, con implicaciones para la seguridad cibernética, el análisis de tráfico y las estadísticas de acceso y uso. Este estudio aborda la escasez de datos públicos y la necesidad de métodos eficaces para distinguir entre accesos humanos y automatizados en entornos web. Presentamos un nuevo dataset de logs web derivado de SEDICI y evaluamos diversos algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de accesos. Nuestro análisis comparativo abarca desde métodos clásicos como Regresión Logística hasta técnicas avanzadas de ensemble como XGBoost y Random Forest. Los resultados muestran un rendimiento sobresaliente de los modelos basados en árboles con una efectividad superior al 97%. Además, discutimos las implicaciones prácticas de implementar estos modelos en SEDICI para mejorar la precisión de las estadísticas de acceso y proporcionamos una base para futuras investigaciones en la detección de bots en repositorios digitales.