Uno de los desafíos clave en los sistemas ciberfísicos (CPS) es el ajuste dinámico de fuentes de datos bajo modelos de distribución multivariante o de mezcla para determinar anomalías. Las ecuaciones de los modelos se han caracterizado estadísticamente como no lineales y no gaussianas, donde los datos tienen altas variaciones entre distribuciones de datos normales y sospechosos. Para abordar las ecuaciones no lineales de estas distribuciones, se emplea un algoritmo de búsqueda de cuco. En este artículo, el algoritmo de búsqueda de cuco se mejora de manera efectiva con una estrategia novedosa, conocida como estrategia de velocidad de convergencia, para acelerar la velocidad de convergencia en la dirección de la solución óptima para lograr mejores resultados en un pequeño número de iteraciones al resolver sistemas de ecuaciones no lineales. El algoritmo propuesto se denomina algoritmo de búsqueda de cuco mejorado (ICSA), que acelera la velocidad de convergencia al mejorar los valores de aptitud de las evaluaciones de funciones en comparación con los algoritmos existentes. Para evaluar la eficacia de ICSA, se adoptan 34 ecuaciones no lineales comunes que se ajustan a la naturaleza de los modelos de ciberseguridad para mostrar si ICSA puede alcanzar mejores resultados con alta velocidad de convergencia o no. ICSA se ha comparado con varios algoritmos de optimización bien conocidos y establecidos, como el optimizador de moho viscoso, enjambre de salpas, búsqueda de cuco, depredadores marinos, murciélago y algoritmos de polinización de flores. Los resultados experimentales han revelado que ICSA es superior a los demás en cuanto a la velocidad de convergencia y precisión final, lo que lo convierte en una alternativa prometedora al algoritmo existente.