[en] In a business context characterized by increasing interconnection and digitization, information security has become a critical concern for organizations operating in hybrid and cloud environments. The need to safeguard digital assets and strengthen infrastructure in the face of a constant diversification of cyber threats presents itself as an inescapable priority. This Final Degree Project (FDP) proposes to address these challenges through an exhaustive research, design and implementation of a comprehensive cybersecurity solution focused on the network environment, and proposes to create a Network Intrusion Detection System (NIDS) designed to strengthen security in a hybrid environment. The NIDS will be based on machine learning models. The process to create these models follows the general phases of machine learning: data collection, analysis and preprocessing, as well as model training, selection, validation and evaluation. Various algorithms are trained on public data provided by the Canadian Cybersecurity Institute. This institute provides data related to various kinds of attacks, as well as benign data. The algorithms that showed the best accuracies in attack detection were chosen to be part of the NIDS. To display and visualize the resulting data, a dashboard is created in which the categories for the different traffic flows can be seen. For the implementation of the NIDS, several AWS services will be used, which will represent a real casuistry in which traffic can be captured for further analysis. The choice of cloud services, such as AWS, reflects the adoption of a hybrid cloud approach, integrating local resources with cloud services to optimize the security and efficiency of the intrusion detection system.

[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.