En el dinámico y siempre cambiante panorama de la ciberseguridad, las Amenazas Persistentes Avanzadas (APTs, por sus siglas en inglés) se destacan como uno de los desafíos más relevantes. Estas amenazas, caracterizadas por su sofisticación y su capacidad para evadir las defensas tradicionales, pueden infiltrarse en las redes corporativas y gubernamentales, manteniéndose indetectables durante largos periodos. La detección efectiva de APTs es, por tanto, una prioridad crítica para proteger la integridad y la confidencialidad de la información.

Las APTs se caracterizan por su alta sofisticación y persistencia en los sistemas objetivo. Los atacantes, a menudo respaldados por recursos significativos, implementan tácticas complejas para obtener acceso no autorizado a los sistemas y extraer datos sensibles o causar daños prolongados. Estas tácticas incluyen el uso de malware personalizado, explotación de vulnerabilidades desconocidas (zero-day), y técnicas avanzadas de ingeniería social. En el plano defensivo, la matriz MITRE ATT&CK proporciona un marco integral que detalla los distintos métodos y técnicas que los atacantes utilizan en cada fase del ciclo de vida de un ciberataque, permitiendo una mejor comprensión y defensa contra estas amenazas avanzadas.

En este contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta prometedora para fortalecer las capacidades de detección de APTs. La IA, con su capacidad para analizar vastas cantidades de datos y detectar patrones anómalos, ofrece una solución avanzada frente a las técnicas tradicionales de ciberseguridad. A diferencia de los métodos convencionales, que a menudo dependen de firmas predefinidas y reglas estáticas, la IA puede adaptarse y aprender de nuevas amenazas en tiempo real.