Un marco AHP-TOPSIS neutrosófico para la selección de estrategias de ciberseguridad en infraestructuras en la nube: un enfoque de toma de decisiones con múltiples criterios.
Abstract
La toma de decisiones estratégicas en materia de seguridad de infraestructuras en la nube requiere abordar la incertidumbre, la indeterminación y la información incompleta sobre los juicios de expertos. Este artículo presenta un novedoso Proceso de Jerarquía Analítica Neutrosófica (N-AHP) integrado con el marco de la Técnica de Orden de Preferencia por Similitud con la Solución Ideal (N-TOPSIS) para seleccionar estrategias óptimas de ciberseguridad en entornos de nube empresarial. A diferencia del AHP-TOPSIS clásico, nuestro enfoque neutrosófico modela explícitamente las funciones de pertenencia de verdad (T), indeterminación (I) y falsedad (F) mediante Conjuntos Neutrosóficos Univaluados (SVNS), lo que permite una representación más realista de la incertidumbre de los expertos. Evaluamos cuatro estrategias de ciberseguridad: Arquitectura de Confianza Cero (ZTA), Defensa en Profundidad (DiD), Seguridad Nativa de la Nube (CNS) y Seguridad Adaptativa Basada en Riesgos (RBAS), a través de cinco criterios multidimensionales: Complejidad de Implementación (costo), Efectividad de la Seguridad (beneficio), Gastos Operativos (costo), Capacidad de Integración (beneficio) y Riesgo de Dependencia de un Proveedor (costo). Un análisis de consistencia demuestra un CR = 0,082 < 0,10, lo que valida la matriz de comparación por pares. El análisis de sensibilidad revela que la Arquitectura de Confianza Cero alcanza la mayor proximidad (Ci = 0,847) a la solución ideal, con una robustez del 12,3 % frente a las variaciones en el peso del criterio. La validación comparativa con el AHP-TOPSIS clásico confirma una alineación del 94,2 % en la clasificación de la estrategia. Este trabajo contribuye metodológicamente al demostrar cómo el razonamiento neutrosófico mejora la transparencia de las decisiones en contextos de seguridad con indeterminación inherente, y en la práctica al proporcionar a los arquitectos empresariales un marco reproducible para la toma de decisiones de inversión en ciberseguridad basada en la evidencia.
Fields of Study & Subjects
Multi-Criteria Decision Making
Fuzzy and Soft Set Theory
Advanced Mathematical Theories
Publication details
- Journal / source
- Neutrosophic Computing and Machine Learning
- Publication date
- 10 January 2026
- Language
- ES