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PID2021-122210OB-I00

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TECNICAS AVANZADAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DETECTAR Y COMBATIR ATAQUES D...

TECNICAS AVANZADAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DETECTAR Y COMBATIR ATAQUES DE CIBERSEGURIDAD DESCONOCIDOS Y ADVERSARIOS. GARANTIZAR LA SEGURIDAD EN LAS COMUNICACIONES DIGITALES ES UN PROBLEMA CRUCIAL EN LAS REDES DE COMUNICACION MODERNAS. LA CIBERSEGURIDAD SE IDENTIFICA COMO UNO DE LOS PRINCIPALES PROBLEMAS ECONOMICOS Y SOCIALES EN NUESTRA ERA, CENT... ver más

01/01/2021

UVA

90K€

Presupuesto del proyecto: 90K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE VALLADOLID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 995

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE VALLADOLID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 995

Presupuesto del proyecto 90K€

Descripción del proyecto GARANTIZAR LA SEGURIDAD EN LAS COMUNICACIONES DIGITALES ES UN PROBLEMA CRUCIAL EN LAS REDES DE COMUNICACION MODERNAS. LA CIBERSEGURIDAD SE IDENTIFICA COMO UNO DE LOS PRINCIPALES PROBLEMAS ECONOMICOS Y SOCIALES EN NUESTRA ERA, CENTRADA EN LOS DATOS Y LAS COMUNICACIONES. LOS ATAQUES DE CIBERSEGURIDAD SE HAN CONVERTIDO EN UN NEGOCIO DELICTIVO MUY DESTACADO, CONTRA EL QUE ACTUALMENTE SE ESTAN APLICANDO NUMEROSAS TECNICAS DE DETECCION, SIN EMBARGO, A MEDIDA QUE AUMENTA LA SOFISTICACION DE LOS ATAQUES, SE HACE NECESARIO EXPLORAR LA APLICACION DE TECNICAS IGUALMENTE NOVEDOSAS Y DE VANGUARDIA PARA COMBATIRLOS.LOS MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML) DESTACAN COMO ALGUNOS DE LOS METODOS MAS EFECTIVOS PARA DETECTAR ATAQUES DE CIBERSEGURIDAD. EN CONSECUENCIA, LA APLICACION DE MODELOS ML A LA CIBERSEGURIDAD ES UN AREA DE INTENSA ACTIVIDAD DE INVESTIGACION, Y SUS RESULTADOS YA ESTAN TENIENDO UN IMPACTO CRITICO EN LAS ULTIMAS SOLUCIONES INDUSTRIALES DE CIBERSEGURIDAD.SIGUIENDO ESTE ESPIRITU SE PROPONE EL PRESENTE PROYECTO, CUYO OBJETIVO ES LA APLICACION DE LAS TECNICAS MAS AVANZADAS E INNOVADORAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO, Y, EN PARTICULAR, LA DEFINICION, ADAPTACION Y MEJORA DE ALGORITMOS DE ULTIMA GENERACION PARA LA DETECCION DE INTRUSIONES DESCONOCIDAS (APRENDIZAJE ZERO-SHOT), O INTRUSIONES DE LAS QUE SE DISPONE DE MUY POCAS MUESTRAS (APRENDIZAJE FEW-SHOT), O DE LAS QUE DISPONEMOS DE INFORMACION ESCASA Y RUIDOSA. ESTE OBJETIVO DE INVESTIGACION SE BASA EN LA CRECIENTE TASA DE PRODUCCION DE NUEVOS ATAQUES Y LA IMPOSIBILIDAD DE ABORDARLOS CON UN ENFOQUE CENTRADO EN EL SER HUMANO, JUNTO CON LA NECESIDAD DE CREAR NUEVOS PARADIGMAS DE ML QUE PUEDAN OPERAR CON DATOS ESCASOS, MAS ALLA DE LOS MODELOS CLASICOS DE ML. OTRO OBJETIVO DEL PROYECTO ES DETECTAR Y MITIGAR LOS EFECTOS DE LOS ATAQUES A LOS PROPIOS ALGORITMOS DE ML ALTERANDO IMPERCEPTIBLEMENTE LAS ENTRADAS, DE TAL FORMA QUE LAS ALTERACIONES SE TOMAN COMO RUIDO. ESTOS ATAQUES SE DENOMINAN ADVERSARIOS, Y SU INVESTIGACION Y MITIGACION ES DE VITAL IMPORTANCIA NO SOLO PARA LA CIBERSEGURIDAD, SINO TAMBIEN EN UNA AMPLIA VARIEDAD DE CAMPOS, COMO PROCESAMIENTO DE IMAGENES, DE LENGUAJE NATURAL... COMO RESULTADO DEL PROYECTO, SE CREARA UN PAQUETE / BIBLIOTECA INTEGRADO CON MODELOS ENFOCADOS A LA DETECCION DE ATAQUES DESCONOCIDOS, O PARA AQUELLOS CON MUESTRAS ESCASAS O DE BAJA CALIDAD. ESTE PAQUETE CONSTARA DE NUEVOS MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO CON UNA DISTRIBUCION EN FORMA DE SOFTWARE LIBRE. LOS MODELOS CONSIDERADOS EN EL PROYECTO INCLUIRAN MODELOS CONTRASTIVOS, APRENDIZAJE PROFUNDO Y APRENDIZAJE REFORZADO PROFUNDO Y REDES NEURONALES DE GRAFOS. TAMBIEN SE DEFINIRAN NUEVAS TECNICAS PARA LA OPTIMIZACION DE LOS DATOS DE ENTRENAMIENTO ESCASOS (PARA LAS CLASES DE INTERES), DESEQUILIBRADOS Y RUIDOSOS. EN PARTICULAR, EL DESARROLLO DE MODELOS GENERATIVOS PARA CREAR MUESTRAS SINTETICAS Y LA DESTILACION DE DATOS SON DOS DE LAS TECNICAS PREVISTAS PARA CREAR CONJUNTOS DE DATOS OPTIMIZADOS PARA EL ENTRENAMIENTO.LOS RESULTADOS DEL PROYECTO TENDRAN ELEMENTOS DE ALTO IMPACTO ENFOCADOS A:- EL DESARROLLO Y LA APLICACION DE TECNICAS DE INVESTIGACION DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL DE VANGUARDIA.- EL DESARROLLO DE NUEVAS TECNICAS EN EL AREA DE LA CIBERSEGURIDAD CON GRAN IMPACTO EN EL SECTOR ACADEMICO Y EMPRESARIAL, POR SU APLICACION A UNA INDUSTRIA EXTREMADAMENTE ACTIVA EN LA BUSQUEDA DE NUEVAS SOLUCIONES A UN PROBLEMA AUN POR RESOLVER.- OPORTUNIDADES PARA PROMOVER NUEVAS INICIATIVAS EMPRESARIALES. PRENDIZAJE MAQUINA\ATAQUE ADVERSARIO\CIBERSEGURIDAD\APRENDIZAJE PROFUNDO

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