Ciberseguridad basada en redes neuronales para el ciberpatrullaje
Este tipo de modelo simplificado, de la inteligencia artificial, el cual busca copiar la forma como los cerebros de las personas procesan toda la información que les llega, están teniendo un gran desarrollo y alto impacto no sólo en las áreas del conocimiento, sino que se encuentran en todas partes.
Por ejemplo, si le haces una pregunta a Alexa, allí se encuentra una red neuronal; en los vehículos de autoconducción, también; en los reconocimientos faciales de la cámara de tu móvil; con Siri, al buscar alguna dirección, en fin, en el lugar que menos lo pienses, se usan estas redes.
Es así, cómo se están implementando rápidamente, sin tener en cuenta los posibles riesgos a los ataques, lo que acarrea una alta vulnerabilidad en cuanto a ciberseguridad, se refiere, ya que pueden ser hackeadas por los piratas informáticos, fácilmente.
Es por ello, que el ciberpatrullaje entra a jugar un papel bien importante, ante cualquier tipo de ciberataque, ya que se puede definir como aquel medio de seguridad, que se encarga de detectar a los ciberdelincuentes y organizaciones que cometen delitos por vía de la internet, redes, web, entre otros; con las herramientas tecnológicas, adecuadas para hacer el monitoreo.
Cómo funcionan las redes neuronales
Un número de unidades comienzan a funcionar simultáneamente, gracias a que se encuentran interconectadas y se muestran como un tipo de versión abstracta de lo que sería una neurona. De allí, se organizan en capas y permiten extraer información útil y producir inferencias de acuerdo a los datos que ha recopilado, gracias a la capacidad del aprendizaje y razonamiento humano, combinado con la lógica y memoria de los ordenadores.
Estas capas se dividen en una capa de entrada, lista para recibir todo lo que entra; una o varias capas denominadas ocultas; y la última conocida como capa de salida que representa el campo de destino, que es la encargada de enviar lo que sería el resultado. Cabe mencionar que estas redes, son capaces de funcionar con datos incompletos, imprecisos que se van ajustando en la medida que son entrenadas a través de la información que se le suministre.
Tipos de ataques adversos que sufren
Cuando se producen los ataques, por lo general se introduce algún tipo de información con ruido, de manera estratégica para engañar a la red neuronal y producir resultados errados. Es allí, cuando el algoritmo aprendido tiene límites de decisión y se equivoca en la capa de salida, que es la que envía el resultado.
Los ataques de caja blanca, se producen cuando otra persona tiene acceso a la red subyacente, y permite entonces, que se conozca la arquitectura de la red, lo que le permitirá al hacker seleccionar los ataques más dañinos y conocer las debilidades de la estructura de esa red.
Por su parte, el ataque a la caja negra, sucede cuando el que ataca no sabe nada sobre esa red subyacente, por eso la dificultad de este tipo de ataques, aunque todavía no sea del tipo impermeable.
