{"id":396499,"date":"2023-01-10T23:42:49","date_gmt":"2023-01-10T23:42:49","guid":{"rendered":"https:\/\/magazineoffice.com\/el-gobierno-de-ee-uu-esta-construyendo-un-sandbox-de-ia-para-abordar-el-ciberdelito\/"},"modified":"2023-01-10T23:42:51","modified_gmt":"2023-01-10T23:42:51","slug":"el-gobierno-de-ee-uu-esta-construyendo-un-sandbox-de-ia-para-abordar-el-ciberdelito","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/magazineoffice.com\/el-gobierno-de-ee-uu-esta-construyendo-un-sandbox-de-ia-para-abordar-el-ciberdelito\/","title":{"rendered":"El gobierno de EE. UU. est\u00e1 construyendo un sandbox de IA para abordar el ciberdelito"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div id=\"article-body\">\n<p>Las principales agencias de seguridad de EE. UU. est\u00e1n desarrollando un entorno virtual que utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico en un esfuerzo por obtener informaci\u00f3n sobre las ciberamenazas y compartir los hallazgos con organizaciones p\u00fablicas y privadas. <\/p>\n<p>Un esfuerzo conjunto entre la Direcci\u00f3n de Ciencia y Tecnolog\u00eda (S&#038;T), ubicada dentro del Departamento de Seguridad Nacional (DHS), y la Agencia de Seguridad de Infraestructura y Ciberseguridad (CISA), se dise\u00f1ar\u00e1 una caja de arena de IA para que los investigadores colaboren y prueben enfoques anal\u00edticos y T\u00e9cnicas para combatir las amenazas cibern\u00e9ticas. <\/p>\n<aside class=\"hawk-nest\" data-render-type=\"fte\" data-skip=\"dealsy\" data-widget-type=\"seasonal\"\/>\n<p>La plataforma de an\u00e1lisis avanzado para aprendizaje autom\u00e1tico (CAP-M) de CISA se utilizar\u00e1 tanto en escenarios locales como en m\u00faltiples nubes para este prop\u00f3sito.<\/p>\n<h2 id=\"learning-threats\">Amenazas de aprendizaje<\/h2>\n<p>\u00abSi bien inicialmente respaldar\u00e1 las misiones cibern\u00e9ticas, este entorno ser\u00e1 flexible y extensible para admitir conjuntos de datos, herramientas y colaboraci\u00f3n para otras misiones de seguridad de infraestructura\u00bb, dijo el DHS.<\/p>\n<p>Se realizar\u00e1n varios experimentos en CAP-M, y los datos se analizar\u00e1n y correlacionar\u00e1n para ayudar a todo tipo de organizaciones a protegerse contra el mundo en constante evoluci\u00f3n de las amenazas a la seguridad cibern\u00e9tica.<\/p>\n<p>Los datos experimentales se pondr\u00e1n a disposici\u00f3n de otros departamentos gubernamentales, as\u00ed como de instituciones acad\u00e9micas y empresas del sector privado.  El S&#038;T asegur\u00f3 que se tendr\u00e1n en cuenta las preocupaciones sobre la privacidad. <\/p>\n<p>Parte de los experimentos implicar\u00e1 probar t\u00e9cnicas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico en sus capacidades anal\u00edticas de amenazas cibern\u00e9ticas y su efectividad como herramientas para ayudar a combatirlas.  CAP-M tambi\u00e9n crear\u00e1 un ciclo de aprendizaje autom\u00e1tico para automatizar los flujos de trabajo, como la exportaci\u00f3n y el ajuste de datos.<\/p>\n<p>Hablando a <em>El registro<\/em><span class=\"sr-only\">  (se abre en una pesta\u00f1a nueva)<\/span>Monti Knode, director de la plataforma de pentesting Horizon3.ai, dijo que ese plan est\u00e1 muy retrasado, pero agradeci\u00f3 la capacidad de probar las habilidades anal\u00edticas.<\/p>\n<p>Knode coment\u00f3 sobre fallas pasadas que \u00abcontribuyeron abrumadoramente a la fatiga de las alertas a lo largo de los a\u00f1os, lo que llev\u00f3 a los analistas y profesionales a la caza del ganso salvaje y las madrigueras de los conejos, as\u00ed como a las alertas reales que importan pero est\u00e1n enterradas\u00bb.<\/p>\n<p>Agreg\u00f3 que \u00ablos laboratorios rara vez replican la complejidad y el ruido de un entorno de producci\u00f3n en vivo, pero [CAP-M] podr\u00eda ser un paso positivo\u00bb.<\/p>\n<p>Especulando sobre c\u00f3mo podr\u00eda funcionar, Knode sugiri\u00f3 que los ataques simulados podr\u00edan ejecutarse autom\u00e1ticamente para entrenar a la IA sobre ellos para aprender c\u00f3mo funcionan y c\u00f3mo detectarlos.<\/p>\n<p>Sami Elhini, especialista en biometr\u00eda de Cerberus Sentinel, tambi\u00e9n se mostr\u00f3 optimista de que el aprendizaje y el an\u00e1lisis de las amenazas podr\u00edan conducir a una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda de ellas, pero advirti\u00f3 que los modelos pueden volverse demasiado generalizados y, por lo tanto, pasar por alto las amenazas en objetivos m\u00e1s peque\u00f1os, filtr\u00e1ndolos como insignificantes.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n plante\u00f3 preocupaciones de seguridad, alegando que \u00abCuando&#8230; exponer [AI\/ML] modelos a una audiencia m\u00e1s grande, la probabilidad de un exploit aumenta\u00bb. Dijo que otras naciones podr\u00edan apuntar a CAP-M para aprender sobre su funcionamiento o incluso interferir con \u00e9l. <\/p>\n<p>En general, sin embargo, parece que hay positividad en torno al proyecto federal.  Craig Lurey, cofundador y CTO de Keeper Security, tambi\u00e9n dijo <em>El registro <\/em>que \u00abLos proyectos de investigaci\u00f3n y desarrollo dentro del gobierno federal pueden ayudar a respaldar y catalizar esfuerzos dispares de I+D dentro del sector privado&#8230; La seguridad cibern\u00e9tica es seguridad nacional y debe priorizarse como tal\u00bb.<\/p>\n<p>Tom Kellermann, vicepresidente de Contrast Security, se hizo eco de estos sentimientos y afirm\u00f3 que CAP-M es un \u00abproyecto fundamental para mejorar el intercambio de informaci\u00f3n en TTP [tactics, techniques, and procedures] y mejorar la conciencia situacional en todo el ciberespacio estadounidense\u00bb.<\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/magazineoffice.com\/\">Source link-36<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las principales agencias de seguridad de EE. 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