Detección de vulnerabilidades y comportamientos anómalos en API RESTs mediante algoritmos de Machine Learning
La expansión de los servicios digitales y arquitecturas distribuidas ha situado a las APIs REST como un componente crítico para la interoperabilidad de aplicaciones web, móviles, servicios en la nube y dispositivos IoT. Su papel central en la economía digital, gestionando información altamente sensi...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | dissertação |
| Data de publicação: | 2025 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad Nacional de Educación a Distancia |
| Repositório: | e-spacio. Repositorio Institucional de la UNED |
| Idioma: | espanhol |
| OAI Identifier: | oai:e-spacio.uned.es:20.500.14468/30324 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/20.500.14468/30324 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | 1203.17 Informática API REST Machine Learning ciberseguridad vulnerabilidades Rest API cybersecurity vulnerabilities |
| Resumo: | La expansión de los servicios digitales y arquitecturas distribuidas ha situado a las APIs REST como un componente crítico para la interoperabilidad de aplicaciones web, móviles, servicios en la nube y dispositivos IoT. Su papel central en la economía digital, gestionando información altamente sensible, las ha convertido en un objetivo prioritario para los ciberataques. Las limitaciones de los mecanismos tradicionales de monitorización, incapaces de detectar patrones complejos o ataques a aplicaciones de negocio, han puesto de relieve la necesidad de enfoques más dinámicos y adaptativos. En este contexto, el uso de técnicas de Machine Learning tanto supervisadas como no supervisadas ofrece un marco prometedor para la detección de anomalías en el tráfico API, al permitir el análisis de grandes volúmenes de datos y la identificación de comportamientos atípicos sin requerir conocimiento previo de las amenazas existentes. El presente trabajo aborda esta problemática con una doble motivación: por un lado, la necesidad práctica de reforzar la seguridad de las APIs REST frente a ataques cada vez más sofisticados; por otro, el interés académico en explorar la viabilidad de los algoritmos de Machine Learning como herramientas aplicadas a la ciberseguridad. |
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