[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.

[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.