Los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) son comunes en las redes informáticas de hoy en día. Estos dispositivos pueden ser computacionalmente potentes, pero son propensos a la explotación de la ciberseguridad. Para remediar estas crecientes debilidades de seguridad, este trabajo propone un nuevo método de inteligencia artificial que hace que estas redes IoT sean más seguras mediante el uso de pruebas de penetración de ciberseguridad autónomas y basadas en enjambres. En este trabajo, la técnica de pruebas de penetración de Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) se compara con enfoques tradicionales lineales y basados en colas para encontrar vulnerabilidades en hogares inteligentes y redes IoT. Para evaluar la efectividad del enfoque PSO, se utiliza un simulador de red para simular redes de hogares inteligentes de dos escalas: una red doméstica pequeña y una red de tamaño comercial grande. Estos experimentos demuestran que los algoritmos basados en enjambres detectan vulnerabilidades significativamente más rápido que los algoritmos lineales. Los hallazgos presentados apoyan la idea de que las pruebas de penetración autónomas y basadas en enjambres en una red podrían utilizarse para hacer que las redes IoT sean más seguras en el futuro. Este enfoque puede afectar a hogares privados con redes de hogares inteligentes, configuraciones dentro del Internet Industrial de las Cosas (IIoT) y entornos militares.