Descripción del proyecto
INTEGRATOR REPRESENTA UN ESFUERZO CRUCIAL EN LA INTERSECCION DE LA CIBERSEGURIDAD Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), CON EL OBJETIVO DE CREAR UN ENTORNO DE APRENDIZAJE FEDERADO (FL) SEGURO Y CONSCIENTE DE LA PRIVACIDAD PARA ANALIZAR EL COMPORTAMIENTO DE LA CIBERSEGURIDAD BASADO EN DATOS MULTIMODALES. A MEDIDA QUE LAS AMENAZAS CIBERNETICAS CONTINUAN EVOLUCIONANDO Y VOLVIENDOSE MAS SOFISTICADAS, EXISTE UNA NECESIDAD URGENTE DE DESARROLLAR ENFOQUES INNOVADORES QUE PUEDAN DETECTAR Y COMBATIR EFICAZMENTE ESTOS ATAQUES. LA VISION DE INTEGRATOR GIRA EN TORNO AL ESTABLECIMIENTO DE UNA ARQUITECTURA FL MAS ALLA DEL ANALISIS TRADICIONAL A NIVEL DE RED PARA ABARCAR UNA AMPLIA GAMA DE FUENTES DE DATOS Y DISPOSITIVOS, LO QUE PROMOVERA UNA COMPRENSION MAS INTEGRAL DEL COMPORTAMIENTO DE LA CIBERSEGURIDAD DE LAS PERSONAS. EL PRINCIPAL ENFOQUE DE LOS OBJETIVOS DE INTEGRATOR ES APROVECHAR EL POTENCIAL DE LA IA PARA MEJORAR LOS SISTEMAS DE DETECCION DE CIBERATAQUES CONSIDERANDO DATOS E INFORMACION DE DIVERSAS FUENTES. EL PROYECTO PRESENTA UNA SERIE DE OBJETIVOS INTERRELACIONADOS PARA LOGRAR ESTA VISION DE MANERA EFECTIVA. PRIMERO, ESTA DESTINADO A IDENTIFICAR ASPECTOS QUE AFECTAN EL COMPORTAMIENTO DE CIBERSEGURIDAD DE LAS PERSONAS, CONVIRTIENDOLOS EN CARACTERISTICAS ESPECIFICAS QUE SERVIRAN DE BASE PARA EMPLEAR TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML) EN LA DETECCION DE CIBERATAQUES. ESTE ENFOQUE PERMITIRA LA INTEGRACION DE INFORMACION DE DIVERSAS FUENTES DE DATOS, COMO REGISTROS DE ACTIVIDAD, TRAFICO DE RED Y ANALISIS DE TEXTO DE REDES SOCIALES, PARA CONSTRUIR PERFILES DE COMPORTAMIENTO. SEGUNDO, INTEGRATOR DISEÑARA UN ENFOQUE ARQUITECTONICO INNOVADOR PARA ACOMODAR LA HETEROGENEIDAD INHERENTE EN LOS DATOS Y DISPOSITIVOS EN ENTORNOS FL. ESTE DESAFIO SURGE DE LAS DIVERSAS CAPACIDADES DE PROCESAMIENTO, CONECTIVIDAD DE RED Y DURACION DE LA BATERIA DE LOS DIFERENTES DISPOSITIVOS INVOLUCRADOS EN ESCENARIOS FL. EL PROYECTO ABORDARA ESTA HETEROGENEIDAD CON UN MECANISMO DE SELECCION DE CLIENTES PARA ADAPTARSE DINAMICAMENTE AL COMPORTAMIENTO CAMBIANTE DE LA RED Y LOS DISPOSITIVOS, ASI COMO EXPLORAR EL DESPLIEGUE DE NODOS EDGE PARA MEJORAR EL RENDIMIENTO DEL FL. TERCERO, INTEGRATOR DISEÑARA ESTRATEGIAS PARA PROTEGER EL ENTORNO FL CONTRA UNA SERIE DE AMENAZAS DE SEGURIDAD, INCLUIDOS LOS ATAQUES DE ENVENENAMIENTO DE MODELOS. AL ANALIZAR EL IMPACTO DE ESTAS AMENAZAS EN EL RENDIMIENTO DE LA DETECCION DE CIBERATAQUES, INTEGRATOR TIENE COMO OBJETIVO DISEÑAR METODOS DE AGREGACION ROBUSTOS QUE ASEGUREN LA EFECTIVIDAD DE LOS SISTEMAS DE DETECCION DE CIBERATAQUES, INCLUSO EN PRESENCIA DE ADVERSARIOS. ADEMAS, EL PROYECTO ABORDARA LAS PREOCUPACIONES DE PRIVACIDAD EN ENTORNOS FL. FINALMENTE, EL PROYECTO SERA VALIDADO UTILIZANDO UN CASO DE USO REAL EN UN HOGAR INTELIGENTE. AL DESPLEGAR DIVERSOS DISPOSITIVOS IOT Y RECOPILAR DATOS MULTIMODALES, INTEGRATOR DEMOSTRARA LA VIABILIDAD Y LOS BENEFICIOS DEL ENFOQUE FL SEGURO Y CONSCIENTE DE LA PRIVACIDAD EN UN ENTORNO REAL. EL PROCESO DE VALIDACION IMPLICARA UNA EVALUACION EN PROFUNDIDAD DE DIFERENTES CONFIGURACIONES DE DESPLIEGUE, COMPARANDO EL RENDIMIENTO DE LAS TECNICAS ML NO SUPERVISADAS, LOS METODOS DE AGREGACION Y PRESERVACION DE LA PRIVACIDAD, Y ANALIZANDO SU IMPACTO EN LOS DISPOSITIVOS FINALES. A TRAVES DE ESTA VALIDACION, INTEGRATOR IDENTIFICARA LOS COMPROMISOS ENTRE ROBUSTEZ, PRIVACIDAD, EFECTIVIDAD EN LA DETECCION DE CIBERATAQUES Y VIABILIDAD EN ENTORNOS FL PRACTICOS CON HETEROGENEIDAD DE DATOS Y DISPOSITIVOS. CIBERSEGURIDAD\INTERNET DE LAS COSAS\COMPORTAMIENTO DE CIBERSEGURIDAD\DETECCION DE CIBERATAQUES\APRENDIZAJE FEDERADO\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\PRIVACIDAD