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INVESTIGADORES PRESENTARON UN SISTEMA AVANZADO PARA CLASIFICAR MALWARE EN ENTORNOS INDUSTRIALES

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El Internet de las Cosas (IoT)  que más conocemos, es aquel que se presenta en nuestros hogares, interconectando electrodomésticos y otros dispositivos inteligentes de uso cotidiano. De manera similar, este sistema se presenta también en una variante industrial, denominada Internet Industrial de las Cosas (IIoT), encargada de mejorar el rendimiento operativo de fábricas, entornos clínicos u otras industrias, comunicando hardware especializado con software de análisis, seguridad o interoperabilidad.

Así como el tiempo nos ha demostrado que los sistemas IoT son susceptibles a ataques, en el caso de los entornos IIoT el panorama no es muy diferente. Para prevenir los estragos que pueden generar una intervención maliciosa en estos sistemas, un equipo de investigadores desarrolló un mecanismo de seguridad basado en inteligencia artificial y conectividad inalámbrica 5G.

Un nuevo mecanismo de seguridad para dispositivos IIoT, potenciado por IA y conectividad 5G

Así como la implementación de sistemas IIoT trae consigo muchas ventajas a nivel operativo, su uso inevitablemente trae consigo una cuota de vulnerabilidades. Estos peligros se pueden materializar como ataques que buscan alterar una red o desviar datos a otra fuente. 

Como la tecnología IIoT está aumentando su despliegue en el sector industrial, resulta necesario contar con un sistema capaz de manejar estas preocupaciones de seguridad con eficiencia. Esta tarea fue asumida por un equipo internacional de investigadores, encabezado por el profesor Gwanggil Jeon de la Universidad Nacional de Incheon, Corea del Sur.

Tras realizar un análisis de la dinámica detrás del uso de estos dispositivos, el equipo de investigadores presentó un sistema de detección de malware basado en inteligencia artificial y aprendizaje profundo para sistemas IIoT asistidos por 5G.

«Las amenazas a la seguridad a menudo pueden conducir a fallas en la operación o implementación en los sistemas IIoT, lo que puede crear situaciones de alto riesgo. Por lo tanto, decidimos investigar y comparar la investigación disponible, descubrir las brechas y proponer un nuevo diseño para un sistema de seguridad que no solo pueda detectar ataques de malware en sistemas IIoT, sino también clasificarlos», explicó Jeon sobre los fundamentos de su estudio.

En resumidas cuentas, la propuesta de los investigadores consta de un sistema de IA dedicada a analizar malware en varios niveles, para categorizar sus ataques. Como valor agregado, el equipo también dotó este sistema de seguridad con conectividad 5G, recurso que permite compartir datos y diagnósticos en tiempo real con baja latencia y alto rendimiento.

En relación con las arquitecturas de sistemas convencionales, este nuevo diseño mostró una precisión mejorada que alcanzó el 97% de rendimiento con el conjunto de datos de referencia usados en el estudio. Tras este alto nivel de precisión, los investigadores señalan que fue posible conseguirlo gracias a la capacidad de discriminar muestras que ofrece la IA implementada, a través de su sistema de análisis por capas, que permite combinar datos.

«La tecnología basada en IA ha cambiado drásticamente nuestras vidas. Nuestro sistema aprovecha el poder de la IA para permitir que las industrias reconozcan a los malhechores y eviten la entrada de dispositivos y sistemas poco confiables en sus redes IIoT», comentó el profesor Jeon.

Fuera de lo que en primera instancia podemos entender como un entorno industrial, este nuevo sistema de clasificación de malware se puede utilizar también para asegurar aplicaciones de conectividad en tiempo real, como ciudades inteligentes y vehículos autónomos. De igual forma, este avance entrega una base sólida para el desarrollo de sistemas de seguridad avanzados, capaces de detener una amplia gama de actividades delictivas cibernéticas.

A medida que la tecnología avanza, resulta necesario tomar los resguardos de seguridad pertinentes. Si las industrias se digitalizan, es indispensable resguardar su integridad y este estudio es prueba clara de los esfuerzos que en esa área se realizan.

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