%0 Thesis
%A Silva Castro, Kevin Francisco
%8 2025/09
%U https://hdl.handle.net/20.500.12880/13616
%X Este Trabajo de Fin de Máster presenta una evaluación comparativa del rendimiento de modelos 
de lenguaje de gran escala (LLM) aplicados a la detección de intrusiones en redes 5G, un campo 
donde aún existe poca exploración científica. Utilizando conjunto de datos UNSW-NB15 y 
técnicas de preprocesamiento orientadas a procesamiento de lenguaje natural (PLN), se 
entrenaron y analizaron tres modelos representativos: GPT, BERT y RoBERTa.
%T Estudio comparativo de Modelos de Lenguaje de  Gran Escala (LLM) aplicados a la detección de  intrusiones en redes 5G
%K IDS (Sistema de Detección de Intrusiones)
%K Redes 5G
%K Modelos de lenguaje 
(LLM)
%K Inteligencia Artificial Explicable (XAI)
%~ END