The technological and social changes in the cur- rent information age pose new challenges for security analysts. Novel strategies and security solutions are sought to improve security operations concerning the detection and analysis of security threats and attacks. Security analysts address security challenges by analyzing large amounts of data from server logs, communication equipment, security solutions, and blogs related to information security in different structured and unstructured formats. In this paper, we examine the application of big data to support some security activities and conceptual models to generate knowledge that can be used for the decision making or automation of security response action. Concretely, we present a massive data processing methodology and introduce a big data architecture devised for cybersecurity applications. This architecture identifies anomalous behavior patterns and trends to anticipate cybersecurity attacks characterized as relatively random, spontaneous, and out of the ordinary.Los cambios tecnológicos y sociales en la era de la información actual plantean nuevos desafíos para los analistas de seguridad. Se buscan nuevas estrategias y soluciones de seguridad para mejorar las operaciones de seguridad relacionadas con la detección y análisis de amenazas y ataques a la seguridad. Los analistas de seguridad abordan los desafíos de seguridad al analizar grandes cantidades de datos de registros de servidores, equipos de comunicación, soluciones de seguridad y blogs relacionados con la seguridad de la información en diferentes formatos estructurados y no estructurados. En este artículo, se examina la aplicación de big data para respaldar algunas actividades de seguridad y modelos conceptuales para generar conocimiento que se pueda utilizar para la toma de decisiones o la automatización de la acción de respuesta de seguridad. En concreto, se presenta una metodología de procesamiento masivo de datos y se introduce una arquitectura de big data ideada para aplicaciones de ciberseguridad. Esta arquitectura identifica patrones de comportamiento anómalos y tendencias para anticipar ataques de ciberseguridad caracterizados como relativamente aleatorios, espontáneos y fuera de lo común
