Algoritmo de redes neuronales como herramienta de asesoramiento en la ciberatribución

  • Claudio Lopez Universidad de la Defensa Nacional
Palabras clave: ciberdefensa, ciberdisuación, aprendizaje automático, redes neurales

Resumen

La Ciberatribución es una parte fundamental de la ciberdefensa de un Estado. La tarea de asignar un responsable de una ciberagresion (y sobre todo si este lo constituye otro Estado) es realmente complicada teniendo en cuenta el avance tecnológico de herramientas afines a los objetivos de los ciberatacantes. Esta actividad (o sea la Ciberatribucion) es fundamental para crear una verdadera disuasión que desaliente la realización de los mencionados ataques. Por otro lado, la ciencia informática ha desarrollado de manera vertiginosa, la teoría y el empleo de cientos de herramientas de inteligencia artificial que se ven en nuestra vida diaria, y en las que se usan redes neuronales. Las redes neuronales se nutren de miles de datos y sus resultados son más que aceptables para la optimización, clasificación o predicción. Las fuentes de ingreso de esos datos pueden ser totalmente variadas y de acuerdo con su cantidad se puede afirmar que se logrará mayor o menor precisión en la salida. Se propone demostrar que las redes neuronales en el contexto de los procedimientos de la Ciberatribucion pueden ser empleadas con éxito como una herramienta de asesoramiento en la determinación del origen de un ataque cibernético a una infraestructura que posea una función crítica. Si bien existen estudios referidos a este tema, la particularidad de este trabajo es la de inscribirse en el ámbito de ciberdefensa propio en un todo de acuerdo con la legislación nacional vigente

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Biografía del autor/a

Claudio Lopez, Universidad de la Defensa Nacional

Magister en ciberdefensa y Especialista en criptografía y seguridad informática. Ha desempeñado cargos directivos y gerenciales en el Área de la Defensa Nacional. En la actualidad se desempeña como director de posgrado y docente en la Universidad de la Defensa Nacional (UNDEF), Facultad de la Armada, Argentina.

Citas

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THE GLOBAL RISKS REPORT 2021 16TH EDITION – Publicación de WORLD ECONOMIC FÓRUM

Publicado
2023-12-17
Sección
Artículos