Mapas Topológicos (SOM): Superando las Anomalías Multi-Escenario

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Autor: Matías Bozo | Año: 2025

En despliegues comerciales, jamás existe una tabla etiquetada indicando qué tráfico residencial está dañado o sano; solo tenemos un mar de datos ambiguos. El “Agrupamiento No Supervisado” (Clustering) es la única salida.

De los cinco colosos algorítmicos enfrentados en cuatro matrices exhaustivas, los Mapas Auto-organizados (Self-Organizing Maps – SOM) obtuvieron una asertividad (MCC) apabullante y muy constante de hasta el 0.98 frente a sus contendientes como DBSCAN o Modelos Mixtos Gaussianos. Sus resultados comprobaron que preservar la topología de la ruta de los paquetes para lidiar con fronteras no lineales es el factor clave y absoluto a la hora de separar a los atacantes en escenarios de extrema complejidad.