Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: El presente Trabajo Fin de Grado aborda el diseño, desarrollo e implementación de una plataforma privada y local on-premise de asistencia conversacional adaptada a la ingeniería de ciberseguridad para el análisis seguro de indicadores de compromiso. Ante el riesgo de fuga de información corporativa sensible a través de servicios comerciales de terceros, se propone una arquitectura modular de código abierto que garantiza la soberanía absoluta de los datos, operando bajo restricciones estrictas de hardware (procesamiento exclusivo por CPU y memoria RAM). La metodología de desarrollo implementada se basa en un sistema de generación aumentada por recuperación con un enfoque híbrido de extracción: por un lado, consume de forma automatizada grafos de conocimiento relacionales bajo el estándar STIX 2.1 desde la plataforma de ciberinteligencia OpenCTI y, por otro, recupera contexto analítico adyacente mediante búsquedas por similitud semántica en la base de datos vectorial ChromaDB. La interfaz interactiva del analista se gestiona mediante OpenWebUI, orquestando los flujos a través de un servidor interconectado con un backend de servicios en FastAPI. Los resultados cualitativos y cuantitativos, obtenidos mediante una rúbrica formal de evaluación sobre siete tipologías de consulta, demuestran la viabilidad del sistema y una alta estabilidad en los tiempos de inferencia local administrados por Ollama. El análisis comparativo concluye que existe un balance crítico entre coste de cómputo y madurez cognitiva: mientras que el modelo ligero Lily-Cybersecurity-7B-v0.2 destaca por su velocidad, muestra debilidades ante la ambigüedad conceptual; por su parte, CyberOSS-2.0-20B exhibe un razonamiento lógico superior para la resolución de grafos de atribución complejos. También se comprueba que, aunque los tiempos de respuesta tienden a estabilizarse en torno a unos valores medios, factores como la complejidad de las tareas o la densidad contextual pueden influir en torno a un 30% en el tiempo invertido por un modelo en generar una respuesta. Finalmente, se establece que el rendimiento de los modelos pequeños se incrementa notablemente al guiar sus tareas mediante comandos concretos en lugar de peticiones generales, validando la utilidad operativa de la plataforma como asistente local en la respuesta automatizada ante incidentes.
Source: Zaguan (Universidad de Zaragoza)
Language: Spanish
Subfield: Computer Networks and Communications
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7221485267