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dc.contributor.advisorCorchado Rodríguez, Juan Manuel es_ES
dc.contributor.authorCordón Muñoz, José Antonio
dc.date.accessioned2025-05-02T09:54:59Z
dc.date.available2025-05-02T09:54:59Z
dc.date.issued2024-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/164899
dc.descriptionTrabajo fin de Máster. Máster Universitario en Sistemas Inteligentes. Curso académico 2023-2024.es_ES
dc.description.abstract[ES]El presente informe técnico de fin de máster detalla el diseño, implementación y validación de TransformerGuard, un asistente proactivo de ciberseguridad que integra inteligencia artificial generativa. Este asistente tiene la capacidad de razonar, tomar decisiones informadas y actuar en consecuencia, interactuando con diversos sistemas, bases de datos, internet y herramientas para ofrecer respuestas precisas y actualizadas sobre los últimos acontecimientos en el campo (como amenazas, vulnerabilidades y ataques), adaptadas a la infraestructura específica del usuario y minimizando las alucinaciones. TransformerGuard se ha desarrollado utilizando agentes avanzados de inteligencia artificial, técnicas de prompt-engineering y modelos de lenguaje de gran escala (LLM) de última generación. Una de las principales ventajas de TransformerGuard es su capacidad de funcionar en ordenadores domésticos sin depender de recursos externos, gracias a que emplea modelos de código abierto que, además, garantizan la privacidad de las conversaciones y reducen significativamente los costes de mantenimiento y uso. El diseño del asistente es modular y reutilizable, acorde con las directrices y estándares actuales para arquitecturas de aplicaciones que integran LLM, asegurando la máxima eficiencia operativa.es_ES
dc.description.abstract[EN]This master’s thesis technical report elaborates on the design, implementation, and validation of TransformerGuard, a proactive cybersecurity assistant that incorporates generative artificial intelligence. This assistant is capable of reasoning, making informed decisions, and acting accordingly, interacting with various systems, databases, the internet, and tools to provide precise and up-to-date responses about the latest developments in the field (such as threats, vulnerabilities, and attacks), tailored to the user’s specific infrastructure and minimizing hallucinations. TransformerGuard has been developed using advanced artificial intelligence agents, prompt-engineering techniques, and state-of-the-art large language models (LLMs). A primary advantage of TransformerGuard is its ability to operate on personal computers without relying on external resources, utilizing open-source models that also ensure the privacy of conversations and significantly reduce maintenance and use costs. The design of the assistant is modular and reusable, in line with current guidelines and standards for application architectures that integrate LLMs, ensuring maximum operational efficiency.
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectCiberseguridades_ES
dc.subjectInteligencia Artificial generativaes_ES
dc.subjectAgenteses_ES
dc.subjectLLMes_ES
dc.subjectCybersecurityes_ES
dc.subjectGenerative Artificial Intelligencees_ES
dc.subjectAgentses_ES
dc.titleTransformerGuard: Desarrollo de un asistente de ciberseguridad proactivo mediante IA generativaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificiales_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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