[ca] En un context empresarial caracteritzat per una creixent interconnexió i digitalització, la seguretat de la informació s'ha convertit en una preocupació crítica per a les organitzacions que operen en entorns híbrids i de cloud. La necessitat de salvaguardar actius digitals i enfortir la infraestructura davant una diversificació constant d'amenaces cibernètiques es presenta com una prioritat ineludible. En el present Treball Final de Grau (TFG) es proposa abordar aquests desafiaments mitjançant una exhaustiva recerca, disseny i implementació d'una solució integral de ciberseguretat focalitzada en l'àmbit de les xarxes, i es proposa crear un Sistema de Detecció d'Intrusions en Xarxa (NIDS) dissenyat per a reforçar la seguretat en un entorn híbrid. El NIDS es basarà en models d'aprenentatge automàtic. El procés per a crear aquests models segueix les fases generals de l'aprenentatge automàtic: recopilació, anàlisi i preprocessament de dades, així com entrenament, selecció, validació i avaluació de models. S'entrenen diversos algorismes amb dades públiques proporcionades per l'Institut Canadenc de Ciberseguretat. Aquest institut subministra dades relacionades amb diverses classes d'atacs, així com dades benignes. Els algorismes que van mostrar les millors precisions en la detecció d'atacs van ser triats per a formar part del NIDS. Per a mostrar i visualitzar les dades resultants, es crea un dashboard en el qual es podran veure les categories per als diferents fluxos de tràfic. Per a la implementació del NIDS, s'utilitzaran diversos serveis de AWS, els quals representaran una casuística real en la qual es podrà capturar trànsit per a la seva posterior anàlisi. L'elecció de serveis en el núvol, com AWS, reflecteix l'adopció d'un enfocament de núvol híbrid, integrant recursos locals amb serveis en el núvol per a optimitzar la seguretat i l'eficiència del sistema de detecció d'intrusions.

[es] En un contexto empresarial caracterizado por una creciente interconexión y digitalización, la seguridad de la información se ha convertido en una preocupación crítica para las organizaciones que operan en entornos híbridos y de cloud. La necesidad de salvaguardar activos digitales y fortalecer la infraestructura ante una diversificación constante de amenazas cibernéticas se presenta como una prioridad ineludible. En el presente Trabajo Final de Grado (TFG) se propone abordar estos desafíos mediante una exhaustiva investigación, diseño e implementación de una solución integral de ciberseguridad focalizada en el ámbito de las redes, y se propone crear un Sistema de Detección de Intrusiones en Red (NIDS) diseñado para reforzar la seguridad en un entorno híbrido. El NIDS se basará en modelos de aprendizaje automático. El proceso para crear estos modelos sigue las fases generales del aprendizaje automático: recopilación, análisis y preprocesamiento de datos, así como entrenamiento, selección, validación y evaluación de modelos. Se entrenan diversos algoritmos con datos públicos proporcionados por el Instituto Canadiense de Ciberseguridad. Este instituto suministra datos relacionados con diversas clases de ataques, así como datos benignos. Los algoritmos que mostraron las mejores precisiones en la detección de ataques fueron elegidos para formar parte del NIDS. Para mostrar y visualizar los datos resultantes, se crea un dashboard en el cual se podrán ver las categorías para los diferentes flujos de tráfico. Para la implementación del NIDS, se utilizarán varios servicios de AWS, los cuales representarán una casuística real en la cual se podrá capturar tráfico para su posterior análisis. La elección de servicios en la nube, como AWS, refleja la adopción de un enfoque de nube híbrida, integrando recursos locales con servicios en la nube para optimizar la seguridad y la eficiencia del sistema de detección de intrusiones.