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Mensaje: <blockquote data-quote="Admin" data-source="post: 1192" data-attributes="member: 1">El presente trabajo de investigación aborda la identificación y modelado de rasgos de comportamiento sobre Amenazas Persistentes Avanzadas (APTs) proponiendo un enfoque integrador que vincula de manera sistemática una serie de teorías criminológicas clásicas y un modelo psicológicos de personalidad (Big Five) con el análisis de estos grupos. Se considera que existe una carencia de un método formalizado para trasladar marcos teóricos del delito y la motivación a la realidad del ciberdelito y, en particular, sobre los grupos APTs. Esto dificulta la identificación de patrones de comportamiento. Este trabajo plantea una serie de analogías para las teorías de criminología junto con un modelo práctico, basado en características psicológicas y patrones de conducta, que puede ofrecer una visión predictiva del comportamiento de los grupos APT, facilitando la toma de decisiones, el abordaje de contramedidas y la optimización de estrategias de respuesta a incidentes. Si bien se reconocen limitaciones como la dependencia de fuentes adicionales y la rápida evolución de las amenazas, este trabajo busca ofrecer una perspectiva valiosa para la comprensión y el abordaje de estas amenazas sofisticadas. Autoría: <ul> <li data-xf-list-type="ul">Diego Staino - Instituto Universitario de la Policía Federal, Buenos Aires, Argentina </li> <li data-xf-list-type="ul">Rocío Benigar - Universidad Nacional de Río Negro, Rio Negro, Argentin </li> </ul> Publicado en <a href="https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/issue/view/1216" target="_blank"> SACS - Simposio Argentino de Ciberseguridad y Ciberdefensa</a> Enlace: <a href="https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/article/view/20068" target="_blank">Identificación y modelado de rasgos de comportamiento sobre Amenazas Persistentes Avanzadas (APTs)                             | JAIIO, Jornadas Argentinas de Informática</a> Derechos: <a href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/" target="_blank">Deed - Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International  - Creative Commons</a></blockquote>

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