Disonancias

Jarduera

Adimen Artifizialeko teknikak ezarri (sistema adituak, ikaskuntza automatikoa, ezagutzaren esentziaren ateratzea – datu-meatzaritza -, patroi-azterketa, sentsibilitateen azterketa, etab.) informazio-sistemen erabiltzaileen portaeraren modelizazioari eta sailkapenari. Sailkapenaren helburua da portaera normala/legitimoa eta portaera subertsiboa bereiztea.

Teknika hauen helburua honako hauek automatikoki ikastea (Machine Learning) da: zein den erabiltzailearen portaera, edo zein programa erabiltzen dituen erabiltzaileak komunikazio-sarearekin edo bere sistema eragilean egindako ekintzekin duen harremanean (Windows, Linux, etab.), edo bere aplikazioetan orokorrean eta elkarri eraginarekin aplikazio konkretuetan (batez ere aplikazio kritikoak), banketxe elektronikoen inguruko transakzio ekonomikoak izan daitezkeen bezala.

Horrela, behin erabiltzaileen portaera-profila eskuratuta (Data Miningen bitartez), eguneroko jarduera profil horrekin kontrastatzen da, sistemarentzako arriskutsuak izan daitezkeen desbideratze adierazgarriak bilatu nahian. Teknika hori Patroi-azterketa bezala da ezaguna (Pattern Matching) eta interesgarria da berari esker arrisku-estimazioak lor daitezkeelako, baita informazioa zalantzazkoa edo osatugabea den sistemetan ere.

Aplikazio-eremua eta taldea

S³Lab - Laboratory for Smartness, Semantics and Security Adimen Artifizialeko teknikak aplikatzeko laborategi espezializatua da, konplexutasun eta ziurtasun kontzeptuekin tratatzea beharrezkoa den arazoak modelizatzeko.

Orain arte, aplikazio-eremuak bi izan dira bereziki:
- Informazioaren segurtasuna (kriptoanalisia, Sareetan Intrusioak Detektatzea, Zerbitzari eta Terminal higikorrak, Bankuetan Iruzurrak Detektatzea, Arrisku-analisiak, erabiltzaileen eta aplikazioen portaera-analisiak, software birikoaren analisia eta detekzioa, etab.);
- Produkzio-prozesuen Optimizazioa (prozesuen modelizazioa, sentsibilitateen analisiak, Iragarpena, Simulazioa, etab.).

Gaur egun S³Lab 18 pertsonek osatzen dute, Ingeniaritza Informatikoak, Telekomunikazioen Ingeniariak eta Zientzia Zehatzetan formazioa dutenak, baita Zenbaketa-zientzietako hiru doktore ere. Profilen konbinazio hau interesgarria da, batez ere arazo konplexuei aurre egiterako orduan; arazo horiek, normalean, oso aurreratua izaten dute euskarri matematikoa eta ezagutzaren mugan daude kokatuak.

Informazioaren Segurtasuneko ekipamendu nagusia (aplikazio-eremu nagusia) ikertzaileen substantzia grisa da, baina baditugu prestazio altuko zerbitzariak ere, zenbaketa-gaitasuna eta memoria nagusiaren errekerimendu altua duten arazoei aplikagarriak direnak. Era berean, KUKA KR6 beso-robotikoa ere badugu, AAko algoritmoen adierazle kontzeptualen garapenera dedikatua.

Disonanciasen sartuko den taldea

Printzipioz, Ikertzaile profila duten bi Ingeniari Informatiko izendatzea planteatzen da.

Egingo den ikerketa

Helburu nagusia S³Laben jarduera nagusiaren bistaratzea da, erabiltzaileen portaeraren modelizazioa eta sailkapenarena eta/edo aplikazioak denbora errealean, goian aipaturiko Adimen Artifizialeko teknika matematikoen edo ikerketa-jardueraren garapenean antzeman daitezkeen beste batzuen bitartez.

A priori, gaur egun AAren paradigma ezberdinak erabiltzen ari dira, adibidez, ezagutzaren esentzia ateratzea datuen bolumen handietan edo Data Mining, ikasketa automatikoa edo Machine Learning, patroien errekonozimendu anbiguoa edo Pattern Matching –baita osatugabeko datuekin ere, edo Missing Data-, ezagutza eboluzio-aldaketei egokitzea, portaeraren iragarpena, sentsibilitate-analisia –informazio batzuen eta besteen arteko erlaziozkoak eta eraginezkoak-, etab.

Hala ere, baliteke proiektu teknologikoak beste teknologia batzuetarantz eboluzionatzea, eta horrela, haren bistaratzeak orientazio aldaketa potentzialetara egokitzeko nahikoa malgua izan beharko du. Bereziki, Red Neuronal terminoa oinarrizko mekanismo matematiko gisa erabiltzen da, baina beste alternatiba batzuk ere kontuan hartu daitezke aurreragoko eboluzio-etapetan, kasuan kasuko aplikazio-eremu espezifikoaren arabera.

Azken finean, proposatzen den ikerketaren mamia SS³Laben eraikitzen ari den orotariko arrazonamendu artifizial paraleloko (banatua) motorrerako bistaratze-erremintaren garapena da; arrazonamenduko motorra edozein gauza modelizatzeko (arazo baten funtsezko informazio adierazgarria ateratzea) eta aplikazio-eremu ezberdinetako esperientziaren arabera sailkapen-ondorioak ateratzeko gai izan beharko da.

Emaitzaren ustapen-modua

Zehazteke.

Kokapena

Bilbao (Bizkaia).