El siguiente trabajo integrador presenta una investigación vinculada a los proyectos de cátedra de Inteligencia Artficial y Big Data, en el marco de ANII, Fondo Sectorial de Investigación Basada en Datos y Fondo María Viñas. Estos tienen como objetivo la construcción de una herramienta de anonimización de datos secuenciales para la detección de anomalías colectivas en ciberseguridad. En el sentido de la detección de anomalías colectivas sería de utilidad contar con sesiones de usuarios normales y de atacantes. En particular sería necesaria la reconstrucción de sesiones a partir de logs de auditoría de WAF (Web Application Firewall). Para ello se necesita una técnica de identificación y reconstrucción de sesiones. Primero se hizo un relevamiento del estado del arte, seguido por un análisis de lo encontrado, discutiendo cuál estudio de las soluciones se ajusta más a la problemática. Luego se desarrollaron objetivos sobre las mismas, y se hizo una experimentación sobre la cual se sacó conclusiones.