Selección Neutrosófica de Modelos de Lenguaje (LLM) para la Automatización de Centros de Operaciones de Seguridad (SOC)

Resumen

El sector Fintech enfrenta desafíos importantes en la intersección de la seguridad normativa y la eficiencia operativa debido a la adopción acelerada de modelos de lenguaje a gran escala (LLM), donde los Centros de Operaciones de Seguridad (SOC) necesitan instrumentos de automatización que puedan manejar grandes cantidades de datos en situaciones de incertidumbre técnica. La integración de AHP y TOPSIS en un contexto de Conjuntos Neutrosóficos de Valor Único (SVNS) es la base del marco de decisión multicriterio (MCDM) que este artículo sugiere. La metodología posibilita la captura de la favorabilidad de una tecnología, así como también de la indeterminación inherente a su implementación. La cadena neutrosófica de expertos, puesta en marcha a través de grandes modelos de lenguaje, respaldó el proceso de decisión, garantizando que los criterios fueran analizados desde múltiples dimensiones. Los hallazgos indican que, en escenarios de regulación intensa, la soberanía de datos (la privacidad) y la disminución de la indeterminación son más importantes que el poder bruto de procesamiento como elementos determinantes del éxito