AI, ML pueden reforzar la ciberseguridad y viceversa, dice el profesor


El profesor de la Universidad de Howard habla sobre su investigación en tecnologías emergentes.

Karen Roby de TechRepublic habló con la Dra. Danda Rawat, profesora de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Howard, sobre inteligencia synthetic (IA), aprendizaje automático (ML) y cómo pueden ayudar a la ciberseguridad. La siguiente es una transcripción editada de su conversación.

Karen Roby: Sé que su, su enfoque principal está en la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y las redes inalámbricas para sistemas conectados. Expanda eso por nosotros.

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Danda Rawat: Tenemos alrededor de $ 16 millones en diferentes proyectos. Tenemos un proyecto relacionado con la ciencia de datos. Contamos con proyectos relacionados con la ciberseguridad. Contamos con proyectos relacionados con el aprendizaje automático y la inteligencia synthetic. Puedo decirles que, ya saben, mi experiencia está en la línea de la ciberseguridad. Soy aprendizaje automático y redes inalámbricas para sistemas conectados o sistemas de crimson. Lo que eso significa es que si tiene World wide web de las cosas (IoT) donde diferentes cosas inteligentes están conectadas entre sí, y desea que sean eficientes, seguras y confiables … en ese caso, debe tener no solo una conexión inalámbrica redes, o simplemente la crimson, necesita tener una crimson segura. Pero para hacerlos inteligentes, necesitamos algo de inteligencia. Entonces, en ese caso, lo que necesita es aprendizaje automático e inteligencia artificial. Si recuerdas, cuando se diseñó Online, nadie pensó que habría problemas de ciberseguridad, ¿verdad?

Como resultado, ahora no tenemos ningún problema con los ataques cibernéticos, ¿verdad? Porque hay vulnerabilidades, ciberataques. Y si tuviéramos una charla sobre ciberseguridad, cuando diseñamos World-wide-web, tal vez no tengamos tantos problemas ahora. Es por eso que mi área, área de investigación, nos estamos enfocando en cómo se puede diseñar algo que sea seguro por diseño e inteligente para los sistemas conectados que estamos visualizando para los próximos años para ser implementados. Un ejemplo, les puedo decir, son redes ad hoc muy interesantes. Todavía no está ahí, pero esperamos que haya coches inteligentes en la carretera. Estarán hablando entre ellos, pero si los autos inteligentes están hablando, eso significa que su información privada que está vinculada al automóvil se transmitirá al público. Y alguien podría, ya sabes, hacer un mal uso de esa información.

¿Cómo puede asegurarse de que haya una pink cuando la necesite, la pueda usar, pero es segura? Si no es seguro, ¿cómo puede hacerlo seguro, verdad? Y si está tratando de averiguar cómo se pueden estacionar los autos sin revelar ninguna información privada y hacer algunos patrones de tráfico inteligentes. Quiero decir, evite la congestión del tráfico y, por lo tanto, debe conocer todos los temas que mencioné: inteligencia synthetic, ciberseguridad y redes inalámbricas para sistemas conectados emergentes. Por eso siento que podemos ir más allá, pero mi objetivo es cubrir todos los temas o todas las áreas que son importantes para los sistemas conectados emergentes.

Karen Roby: Hay tantas piezas involucradas en la configuración y el avance de los sistemas conectados del futuro.

Danda Rawat: Mis proyectos de investigación se centran en la ciberseguridad para los sistemas de inteligencia synthetic y los algoritmos de aprendizaje automático. Y al revés también. Aprendizaje automático e inteligencia artificial para la ciberseguridad. Son dos formas en las que estamos abordando los problemas. Por ejemplo, el aprendizaje automático tiene buenos resultados en visión synthetic, visión por computadora, o puede mirar los juegos. Por ejemplo, el ajedrez se construyó utilizando aprendizaje automático e inteligencia synthetic. Como resultado, el juego de ajedrez, jugado por computadora, venció al humano más inteligente hace un par de años. Y ha sido una aplicación muy prometedora de IA y aprendizaje automático. Entonces, al mismo tiempo, puede ver cómo se ven comprometidos los algoritmos de aprendizaje automático. Si recuerdas, hubo un Coche Tesla a toda velocidad. Y creo que pasó a 55 millas en la carretera (con un límite de velocidad) de 35 millas por hora, solo por un trozo de cinta inteligente (en una señal).

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En ese caso, estamos tratando de utilizar la ventaja o los beneficios que ofrecen la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para proteger los sistemas que imaginamos en los próximos años. Pero de nuevo, al mismo tiempo, ¿podemos usarlo al revés también, correcto? Es por eso que mi investigación se centra en la inteligencia synthetic y el aprendizaje automático para la ciberseguridad. Al mismo tiempo, la ciberseguridad para la IA porque queremos asegurar el sistema que está trabajando para un bien mayor.

Otro ejemplo que podría explicar es si está utilizando, digamos, un algoritmo de aprendizaje automático para filtrar a los solicitantes del grupo de aplicaciones para contratar a alguien. En ese caso, un algoritmo de aprendizaje automático filtraría a los candidatos que no cumplen los criterios para ese trabajo en individual. Pero todo depende de los datos y se analiza la computadora o las máquinas. No tienen ojos, pero aún así, esos algoritmos darían algunos resultados que no son justos. Tal vez vea algunos resultados sesgados, a pesar de que la máquina utilizada para filtrar al candidato que el algoritmo de aprendizaje automático o el sistema de inteligencia synthetic se basaron en los datos. Si los datos están envenenados o engañados, lo que sucederá es que el resultado no será el resultado que queremos. Entonces, en ese caso, los algoritmos de aprendizaje automático o el uso de datos para algoritmos de aprendizaje automático deberían ser seguros. Eso nos ayudaría a obtener el resultado deseado y resultados imparciales. Entonces, creo que es un tema muy importante para cubrir en términos de investigación, en términos de desarrollo, and so on.

Karen Roby: ¿Cómo conseguimos que más personas se involucren en la ciberseguridad? Sabemos que la oferta y la demanda están ahí. Solo vamos a escuchar más sobre eso en el futuro. ¿Cómo conseguimos que más personas se involucren y más estudiantes que se especialicen en esta área?

Danda Rawat: Necesitamos invertir, creo, en educación STEM. Y otra cosa es que creo que debemos atraer a los estudiantes en ese campo. Nuevamente, es muy difícil reclutar estudiantes en ciertos campos. Por ejemplo, si está mirando, solo le daré un ejemplo, comunicación inalámbrica, y está tratando de proteger la comunicación inalámbrica, y si está diseñando un algoritmo de seguridad en un entorno inalámbrico, es difícil visualizar qué tan seguro es eso. la señal es, ¿verdad? En ese caso, será difícil de visualizar. Por lo tanto, debemos asegurarnos de que los estudiantes estén expuestos a algunos detalles técnicos a través de experimentos prácticos. Si simplemente dice, diseñé algunos, ya sabes, algoritmos inalámbricos seguros y eso es transmitir una señal de manera segura, sería difícil convencer a alguien porque no puedes ver la señal inalámbrica en el aire, ¿verdad?

Danda Rawat: Pero hay ciertos campos que puedes ver. Por ejemplo, si está trabajando en el procesamiento de imágenes y video clip, verá la entrada como correos electrónicos, tal vez imágenes distraídas o imágenes borrosas. Y si procesa la imagen, verá la imagen clara. Entonces puedes ver ciertos resultados, ¿verdad?

Creo que el resumen es que necesitamos educar a los estudiantes potenciales y darles algo de experiencia práctica para que se sientan atraídos por el programa y permanezcan en el programa y se gradúen con los títulos. Pienso de manera very similar en la IA y el aprendizaje automático cuando vemos las aplicaciones, son muy prometedoras, pero cuando intentas desarrollarlas, es muy desafiante, ¿verdad? Creo que tenemos que mirar a ambos lados de manera que estas sean las aplicaciones. Podemos mostrar aplicaciones para atraer al estudiante y enseñarle de una manera que se quedaría en el programa y se graduaría del programa. Así que creo que tenemos que hacer un mejor trabajo, creo, para reclutar, retener y capacitar con el excelente entorno y graduarlos con el título. De lo contrario, creo que nos enfrentaremos a una grave escasez de particular altamente calificado en un futuro próximo.

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Karen Roby de TechRepublic habló con la Dra. Danda Rawat, profesora de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Howard, sobre inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y cómo pueden ayudar a la ciberseguridad.

Imagen: Mackenzie Burke



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