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  • Kenneth Daniels

La inteligencia artificial contra la ciber delincuencia

Los últimos años, el conocimiento profundo de Inteligencia Artificial ha revolucionado los campos donde se aplicó, dando un giro muy grande en el rendimiento en la historia de la informática.

Inteligencia Artificial

“La inteligencia artificial, una frase del científico informático John McCarthy en los años 50, es un término paraguas para todos los métodos y disciplinas que dan lugar a cualquier forma de inteligencia exhibida por las máquinas.”

El Aprendizaje de Las Máquinas

El Aprendizaje de las máquinas es el campo dentro de la Inteligencia Artificial, que factibiliza que los computadores “aprendan” sin ser programados explícitamente.

Los métodos basados en el aprendizaje automático dominaron completamente la IA en los años 2000 y han superado todos los resultados basados en el aprendizaje que no son de la máquina.

A pesar de su éxito, una de las principales limitaciones del aprendizaje automático tradicional es su dependencia de la extracción de características, un proceso mediante el cual los expertos humanos dictan cuáles son las características importantes (es decir, las propiedades) de cada problema.

Por ejemplo, al aplicar el aprendizaje de máquina al reconocimiento de la cara, los píxeles en bruto en la imagen no pueden ser introducidos en el módulo de aprendizaje automático, sino que primero deben ser convertidos en características tales como distancia entre pupilas, proporciones de la cara, textura, Etc.

Esta fase de extracción de la característica básicamente hace que la mayoría de los datos sin procesar sean ignorados, y las características seleccionadas, por muy buenas que sean, pierden las no linealidades ricas en los datos.

Aprendizaje profundo

El Aprendizaje Profundo, también conocido como «redes neuronales profundas», es un subcampo del aprendizaje automático y se inspira en cómo funciona nuestro cerebro.

La gran diferencia conceptual entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje tradicional de la máquina es que el aprendizaje profundo es el primero y, actualmente, el único método de aprendizaje que es capaz de entrenar directamente en los datos brutos (por ejemplo, los píxeles en nuestro ejemplo de reconocimiento de rostros) para la extracción de características.

Además, el aprendizaje profundo se escala bien a cientos de millones de muestras de entrenamiento y mejora continuamente a medida que el conjunto de datos de formación se hace más y más grande.

Éxito alucinante

En los últimos años, el aprendizaje profundo ha alcanzado una mejora de 20-30% en la mayoría de los puntos de referencia de la visión por computador, el reconocimiento del habla y la comprensión del texto – el mayor salto en el desempeño en la historia de la IA y la informática.

Dos de los principales conductores contribuyeron al repentino y abrumador éxito del aprendizaje profundo.

Primero fue la mejora en los algoritmos. Hasta hace unos años, podríamos entrenar redes neuronales poco profundas, y las redes más profundas no podían converger debido a limitaciones algorítmicas.

Los métodos de formación mejorados hoy en día permiten la formación exitosa de redes neuronales muy profundas, con muchas decenas de capas y miles de millones de sinapsis (conectores entre las neuronas).

El segundo factor, y más importante, es el uso de unidades de procesamiento gráfico (GPU).

Hoy en día, todo el entrenamiento de aprendizaje profundo se lleva a cabo en las GPU de Nvidia, lo que resulta en velocidades 100 veces mayores que el hardware alternativo (para la comparación, un cerebro de aprendizaje profundo que llevaría más de tres meses para entrenar en CPUs, Un día usando GPUs).

A pesar del éxito del aprendizaje profundo en muchas tareas, la barrera para entrar en el aprendizaje profundo sigue siendo alta, principalmente debido a la escasez de investigadores y científicos profundos que son críticos para su aplicación exitosa.

Ciberseguridad e Inteligencia Artificial

Con más de un millón de nuevos programas maliciosos creados cada día, y la creciente sofisticación de estos malware, la tarea de detección sigue siendo muy difícil.

Las soluciones basadas en firmas tradicionales sólo pueden detectar malware actualmente conocido, y cualquier malware bien conocido puede ser fácilmente mutado, lo que le permite evadir la detección por ellos. Para hacer frente a esta creciente dificultad, muchas soluciones de seguridad cibernética hoy en día utilizan alguna forma de IA.

Los enfoques basados en heurísticas ofrecen una mejora limitada en este campo; Por lo tanto, las soluciones más avanzadas de ciberseguridad recurren al aprendizaje automático.

Mediante el aprendizaje automático es posible entrenar conjuntos de datos grandes de archivos que pueden aprender automáticamente a separar archivos maliciosos y legítimos de una manera que no sería capaz de utilizar un método manual o semi manual.

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Fuente: https://www.weforum.org/agenda/2017/06/how-deep-learning-is-helping-in-the-battle-against-malware/?utm_content=bufferbdcbd&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer

#Ciberseguridad #InteligenciaArtificial

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