Inteligencia Artificial y Seguridad, el mejor tándem

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Analizando los datos que pasan por la redes o la conducta de los usuarios, es posible detectar malware o un ciberataque en menos tiempo y de manera más efectiva.

Suele asociarse la inteligencia artificial al Big Data, por eso de poder extraer conocimiento de la cantidad de datos que generamos, y almacenamos. Y cuando hablamos de Big Data e Inteligencia Artificial se piensa en aplicaciones como… realizar diagnósticos clínicos, conocer la tendencias del mercado, los deseos de los clientes, etc.

De hecho, la base de la Inteligencia Artificial son los datos, que emplea para desarrollar algoritmos y para constituir la ‘lógica’ de las máquinas. En definitiva, utiliza los datos para obtener información del entorno e interactuar con él en consecuencia.

Si nos adentramos un poco más en este fascinante mundo, tenemos que una de las aplicaciones del Big Data al innovador ámbito de la inteligencia artificial que está cobrando más fuerza es el machine learning, o aprendizaje automático de las máquinas. Se trata de una disciplina que es capaz de aprender de su entorno, de generalizar comportamientos a partir de una base de información.

El propósito de las aplicaciones de IA es resolver algo en poco tiempo, o al menos en menos tiempo del que necesita un experto. De forma que las aplicaciones de inteligencia artificial pueden ofrecer soluciones exitosas y rápidas y todo depende, en realidad de la imaginación humana. Pero por poner alguna ejemplos, con Inteligencia Artificial o Machine Learning se pueden tratar categorías como: Aplicaciones de filtro de spam (spamassassin); Detección y prevención de intrusiones en la red; Detección de fraudes; Puntuación de crédito y las mejores ofertas del próximo; Detección de botnet; Autenticación de usuario, etc.

Es posible detectar un software malware, o un ciberataque, con inteligencia artificial, y para ello, lo primero que debe hacerse es determinar algunas características distintivas. Y todo eso, cómo aplicar la inteligencia artificial y el machine learnign a la ciberseguridad en el core del DCNC Sciences, el Technological Institute for Data, Complex Networks & Cybersecurity Sciences, un organismo que nace para dar continuidad y un mayor protagonismo a la formación en ciberseguridad que se venía impartiendo de manera intermitente desde la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) en los últimos años y que ha creado el Máster Data, Complex Networks and Cybersecurity Sciences, con un doble objetivo: por un lado formar a los más jóvenes que se inician en este mundo para poder centrarse en las áreas donde confluyen la ciberseguridad y los datos masivos; y, por otro lado, favorecer el ‘reciclaje’ de los más veteranos para que puedan acceder y formarse en nuevas técnicas y tecnologías sumando así un plus a su demostrada experiencia de años en el sector.