Python

En este tutorial, construiremos un sistema de análisis de registros SIEM simplificado y con sabor a IA utilizando Python. Nuestro enfoque estará en el análisis de registros y la detección de anomalías. Recorreremos el proceso de ingestión de registros, detección de anomalías con un modelo de aprendizaje automático ligero, e incluso tocaremos cómo el sistema podría responder automáticamente. Esta prueba de concepto práctica ilustrará cómo la IA puede mejorar la supervisión de seguridad de manera práctica y accesible. Tabla de…

¿Alguna vez te has preguntado cómo Python hace que los objetos funcionen con operadores como + o -? ¿O cómo sabe cómo mostrar los objetos cuando los imprimes? La respuesta se encuentra en los métodos mágicos de Python, también conocidos como métodos dunder (doble guion bajo). Los métodos mágicos son métodos especiales que te permiten definir cómo se comportan tus objetos en respuesta a diversas operaciones y funciones incorporadas. Son lo que hace que la programación orientada a objetos de…

Revertir una lista es fundamental en la programación de Python y se emplea con frecuencia en algoritmos, procesamiento de datos y resolución general de problemas. Ya sea que estés ordenando datos, analizando secuencias en orden inverso, o deseas agregar un giro a tu código, saber cómo revertir una lista es algo que deberías conocer. En esta guía, exploraremos los métodos más efectivos de Python para revertir una lista. Desglosaré cada técnica y proporcionaré explicaciones claras y ejemplos de código para…

¿Alguna vez has querido visualizar el tráfico de tu red en tiempo real? En este tutorial, aprenderás cómo construir un panel interactivo de análisis de tráfico de red con Python y Streamlit. Streamlit es un marco de Python de código abierto que puedes utilizar para desarrollar aplicaciones web para análisis de datos y procesamiento de datos. Al final de este tutorial, sabrás cómo capturar paquetes de red crudos desde la NIC (tarjeta de interfaz de red) de tu computadora, procesar…

AWS Lambda es un potente servicio de cómputo sin servidor que te permite ejecutar código sin tener que gestionar la infraestructura, para que puedas centrarte únicamente en escribir código sin preocuparte por aprovisionar o mantener servidores. En este tutorial, exploraremos AWS Lambda, desde la configuración de tu primera función hasta la integración con otros servicios de AWS. Ya sea que estés procesando flujos de datos o construyendo APIs, esta guía te ayudará a comenzar con implementaciones sin servidor utilizando AWS…

El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es uno de los tres paradigmas principales de aprendizaje automático, los otros dos son el aprendizaje supervisado y no supervisado. En RL, un agente aprende a interactuar con su entorno para maximizar las recompensas acumulativas. Aprende la acción óptima bajo diferentes condiciones ambientales a través de ensayo y error. El Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF) permite al agente modificar su comportamiento en función de las entradas humanas en cada paso. RL resuelve problemas…

¡Bienvenido al Día 5 de 12 Días de DigitalOcean! Ayer, configuraste tu Servicio de Recordatorio de Cumpleaños para que se ejecute en DigitalOcean Functions, lo que significa que ahora es sin servidor y listo para la nube. 🎉 Hoy, darás un paso más al automatizarlo para que funcione según su propio horario—sin necesidad de intervención manual. Al final de esta guía, tu servicio (o cualquier otra función en la que estés trabajando) se ejecutará automáticamente a una hora establecida todos…

En ciberseguridad, un honeypot es un sistema trampa diseñado para atraer y luego detectar posibles atacantes que intentan comprometer el sistema. Al igual que un tarro de miel que se deja al aire libre atraería a las moscas. Piensa en estos honeypots como cámaras de seguridad para tu sistema. Así como una cámara de seguridad nos ayuda a entender quién intenta entrar en un edificio y cómo lo está haciendo, estos honeypots te ayudarán a comprender quién intenta atacar tu…

Introducción Podemos usar la función incorporada de Python map() para aplicar una función a cada elemento en un iterable (como una lista o un diccionario) y devolver un nuevo iterador para recuperar los resultados. map() devuelve un objeto de mapa (un iterador), que podemos usar en otras partes de nuestro programa. También podemos pasar el objeto de mapa a la función list(), o a otro tipo de secuencia, para crear un iterable. La sintaxis de la función map() es la…