Disonancias

Actividad principal

La actividad del S³Lab (Laboratory for Smartness, Semantics and Security) de Tecnológico Fundación Deusto se centra en la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial (sistemas expertos, aprendizaje automático, extracción de la esencia del conocimiento -minería de datos-, reconocimiento de patrones, análisis de sensibilidades, etc.) a la modelización y clasificación del comportamiento de los usuarios de sistemas de información - clasificación que tiene el objetivo fundamental de distinguir entre comportamiento normal/legítimo y comportamiento subversivo.

Estas técnicas han venido siendo aplicadas con el objetivo de aprender automáticamente (Machine Learning) cómo se comporta un usuario, o los programas que usa dicho usuario, en su relación con la red de comunicaciones, con la ejecución de acciones en su sistema operativo (Windows, Linux, etc.) o en sus aplicaciones en general, y con su interactuación con aplicaciones concretas (especialmente aplicaciones críticas), como pueden ser transacciones económicas en entornos de banca electrónica.

Así, una vez obtenido un perfil del comportamiento de los usuarios (mediante Data Mining), se procede con el contraste de la actividad cotidiana con dicho perfil, en la búsqueda de desviaciones significativas que puedan suponer una situación de riesgo para el sistema. Esta técnica se conoce como Reconocimiento de Patrones (Pattern Matching) y es especialmente interesante el hecho de que, gracias a ella, puedan obtenerse estimaciones de riesgo incluso en sistemas en los que la información es ambigua o incompleta.

Ámbitos de aplicación y equipo

S³Lab - Laboratory for Smartness, Semantics and Security es un laboratorio especializado en la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para la modelización de problemas en los que sea necesario tratar con los conceptos de complejidad y certidumbre.

Hasta la fecha, los ámbitos de aplicación han sido fundamentalmente dos:
- Seguridad de la Información (Criptoanálisis, Detección de Intrusiones en Redes, Servidores y Terminales móviles, Detección de Fraude en Banca, Análisis de Riesgos, Análisis de comportamiento de usuarios y aplicaciones, Análisis y detección de software vírico, etc.);
- Optimización de Procesos Productivos (Modelización de procesos, Análisis de sensibilidades, Predicción, Simulación, etc.).

Actualmente, el S³Lab está compuesto por 18 personas, con formación de Ingeniería Informática, Ingeniería de Telecomunicaciones, y Ciencias Exactas, incluyendo tres doctores en Ciencias de la Computación. Esta combinación de perfiles resulta especialmente interesante a la hora de abordar problemas complejos, caracterizados por lo general por lo avanzado del soporte matemático requerido, y ubicados en la frontera del conocimiento.

El principal equipamiento en el mundo de la Seguridad de la Información (ámbito principal de aplicación) es la materia gris de los investigadores, si bien disponemos de servidores de altas prestaciones, aplicables a problemas con altos requerimientos de capacidad de cómputo y memoria principal. Asimismo, contamos con un brazo robótico KUKA KR6, dedicado al desarrollo de demostradores conceptuales de algoritmos de IA.

Equipo que se involucrará en Disonancias

En principio, se plantea la asignación de dos Ingenieros Informáticos, con perfil de Investigador.

Investigación a realizar

El objetivo fundamental que se persigue es la visualización de la línea principal de actividad del S³Lab, de modelización y clasificación de comportamiento de usuarios y/o aplicaciones en tiempo real, mediante las arriba mencionadas técnicas matemáticas de Inteligencia Artificial u otras que puedan detectarse durante el desarrollo de la actividad investigadora.

A priori, se están utilizando actualmente diversos paradigmas de IA como son la extracción de la esencia del conocimiento en grandes volúmenes de datos o Data Mining, el aprendizaje automático o Machine Learning, el reconocimiento ambiguo de patrones o Pattern Matching -incluso con datos incompletos, o Missing Data-, la adaptación de conocimiento a cambios evolutivos, la predicción de comportamiento, el análisis de sensibilidad -de interrelación e influencia de ciertas informaciones respecto a otras-, etc.

No obstante, es posible que el proyecto tecnológico evolucione hacia otras tecnologías, de manera que la visualización del mismo debe ser suficientemente flexible como para adaptarse a potenciales cambios de orientación. En particular, se utiliza el concepto de Red Neuronal como mecanismo matemático fundamental, si bien otras alternativas podrán ser consideradas igualmente en posteriores etapas de evolución, en función del ámbito específico de aplicación en cada caso.

En definitiva, el núcleo de la investigación que se propone no es sino el desarrollo de una herramienta de visualización para el motor de razonamiento artificial paralelo (distribuido) generalista que se está construyendo en el S3Lab; motor de razonamiento que deberá ser capaz de modelizar cualquier cosa (extraer información esencial representativa de un problema) e inferir conclusiones de clasificación en base a su experiencia en los diferentes ámbitos de aplicación.

Modalidad de explotación del resultado

Por determinar.

Localización

Bilbao (Bizkaia).