RESUMEN ANALÍTICOLos sistemas de detección de ataques o intrusiones evalúan tráfico a partir de un conjuntos de firmas predeterminadas para identificar posibles comportamientos anormales, sin embargo, estetipo de técnicas son insuficientes si la secuencia del evento no corresponde a alguno de los patrones previamente reconocidos. El uso de redes trampa/señuelo (honeynet) ha contribuido a identificarla taxonomía de los atacantes. Este artículo presenta una aproximación a un modelo de detección de ataques utilizando sistemas multi-agentes en modo señuelo que incorpora procesos de fusión ycorrelación de alertas sobre ontologías, conducentes a identificar comportamientos anómalos a partirde procesos de inferencia y razonamiento.PALABRAS CLAVES: Ontologías, Fusión de Alertas, Correlación de Ataques, Sistemas Multi-agentes, Detección de Intrusiones Inteligente. ANALYTICAL SUMMARYAttacks Detection systems evaluate traffic attacks or intrusions from a default signature sets to identify potential abnormal behaviors, however, these techniques are insufficient if the sequence ofevents does not correspond to any of the previously recognized patterns. The use of honeynet aims to identify the taxonomy of attackers. This papers presents an approach to attack detection modelusing multi-agent systems incorporating honeynet mode mergers and alert correlation on ontologies to identify abnormal behavior leading from inference and reasoning processes.KEYWORDS: Ontologies, Fusion Alerts, Correlation Attacks, Multiagent Systems, Intelligent Intrusion Detection