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Los sistemas de detección de intrusos utilizan múltiples métodos para detectar y prevenir los ataques a la red. Un buen IDS debe estar diseñado para reducir los falsos positivos y garantizar que sólo se detecta y detiene el tráfico malicioso real. Este estudio se centra en la detección de la presencia de nodos maliciosos que, de forma selectiva o aleatoria, dejan caer paquetes destinados a otros nodos de destino en redes móviles ad hoc (MANET), clasifica además cada ataque de caída de paquetes según su tipo de ataque observando y analizando cómo afecta cada ataque de caída de paquetes a las características de la red. La supervisión de la seguridad de la red se basa en el principio de que la prevención acaba fallando. En el panorama actual de las amenazas, por mucho que se intente, los atacantes motivados acabarán encontrando la forma de entrar en la red. En ese momento, su capacidad para detectar y responder a esa intrusión puede ser la diferencia entre un pequeño incidente y un gran desastre. Este estudio sigue un ciclo de tres etapas: i. recogida de datos ii. análisis de datos iii. detección y clasificación. Este syudy motiva el uso inteligente de redes neuronales artificiales que hacen uso de los datos locales recogidos en cada nodo en la detección de actividades maliciosas.