Estudio comparativo de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) aplicados a la detección de intrusiones en redes 5G

Abstract

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.