Con la creciente disponibilidad de potencia computacional, el aprendizaje automático contemporáneo ha experimentado un cambio de paradigma, poniendo un énfasis particular en las metodologías de aprendizaje profundo. La automatización generalizada de diversos procesos requiere una reevaluación crítica de las implementaciones de redes contemporáneas, específicamente en lo que respecta a los protocolos de seguridad y la necesidad imperativa de respuestas rápidas y precisas a fallos del sistema. Este artículo presenta una solución meticulosamente elaborada diseñada específicamente para redes definidas por software (SDN) de 6G. El enfoque emplea redes neuronales profundas para la detección de anomalías dentro del tráfico de red, contribuyendo a un marco de seguridad más robusto. Además, el documento profundiza en el ámbito de la automatización de monitoreo de redes mediante el aprovechamiento de la telemetría dinámica, proporcionando una estrategia especializada y prospectiva para abordar los desafíos distintivos inherentes en entornos SDN. En esencia, nuestra solución propuesta tiene como objetivo elevar la seguridad y la capacidad de respuesta de las redes móviles 6G. Al abordar los desafíos intrincados planteados por las arquitecturas de redes de próxima generación, busca fortalecer estas redes contra amenazas emergentes y adaptarse dinámicamente al panorama en evolución de la tecnología de próxima generación.