Machine Learning

La versión 23 del Análisis de Amenazas Cibernéticas fue elaborada por el investigador Jaime Gómez Gonzalez, quien de profesión es Ingeniero Civil Electrónico de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, posee un MBA de la Universidad Adolfo Ibáñez, y actualmente se desempeña como Líder de iSecurity Labs, responsable del área de nuevas tecnologías de la compañía, quien en este trabajo aborda el fenómeno de inteligencia artificial conocido como “Machine Learning”.

El autor explica que en materia de ciberseguridad el Machine Learning es una de las aplicaciones más prometedoras en el campo de la seguridad cibernética. Así, el también conocido como aprendizaje automático permite que los sistemas de red y ciberseguridad hagan cosas bastante sorprendentes, pudiendo determinar y detectar con precisión anomalías en los patrones de tráfico, las conexiones y la actividad del usuario, entre otros aspectos de la red.

Hay dos términos que se usan con mucha frecuencia cuando se habla de ciberseguridad: sistemas de detección de intrusos (IDS) y sistemas de prevención de intrusos (IPS). IDS es la detección de cualquier ataque que haya ocurrido. IPS es la prevención de cualquier tipo de ataque. Es más fácil detectar un ataque que prevenirlo completamente.

En este artículo de Jaime Gómez, organizado en tres partes, se describe en primer lugar qué es de dónde proviene el Machine Learning, además de los distintos tipos de análisis que es posible realizar con esta técnica. Luego, en el punto tres de su análisis, Gómez detalla las formas en que el aprendizaje automático es aplicable a la ciberseguridad, mostrando distintos métodos y tareas para llevarlo a cabo.

El informe completo está disponible en el siguiente enlace: AN2-2020-23