Las redes neuronales difusas son estructuras híbridas que pueden actuar en varios contextos de clasificación de patrones, incluida la detección de fallas y comportamientos anómalos. Este documento discute el uso de un modelo de inteligencia artificial basado en la asociación entre lógica difusa y entrenamiento de redes neuronales artificiales para reconocer anomalías en transacciones involucradas en el contexto de redes informáticas y ciberataques. Además de verificar la precisión del modelo, se obtuvieron reglas difusas a través del conocimiento de los conjuntos de datos masivos para formar sistemas expertos. Las reglas adquiridas permiten la creación de sistemas inteligentes en lenguajes de alto nivel con un nivel robusto de identificación de anomalías en transacciones de Internet, y la precisión de los resultados de la prueba confirma que las redes neuronales difusas pueden actuar en la detección de anomalías en ataques de alta seguridad en redes informáticas.