Pedro Luis Martín Olivares – Las amenazas de seguridad contra colegios y universidades están en aumento. La información personal y financiera para estudiantes y personal, datos de investigación de vanguardia y acceso a sistemas informáticos de alto rendimiento que podrían explotarse para la minería de criptomonedas ilícitas son objetivos muy atractivos para los piratas informáticos.
Pero las redes de educación superior son tan grandes y complejas y muchas personas acceden a ellas en muchos dispositivos diferentes que son difíciles de defender. Los investigadores ahora piensan que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático podrían convertirse en la clave para las operaciones exitosas de seguridad cibernética.
ASSERT es un sistema de aprendizaje automático que clasifica automáticamente los comportamientos del atacante derivados de alertas y otra información en modelos descriptivos para ayudar a un operador del centro de operaciones de seguridad a identificar de manera más efectiva el comportamiento del atacante relacionado.
OmniSOC es un centro de operaciones de seguridad (SOC) abierto las 24 horas, los 7 días de la semana, que se comparte entre varias universidades para ayudar a los miembros a reducir el tiempo desde la primera detección de una amenaza de seguridad hasta la mitigación del campus. En 2019, el Centro Universitario de Indiana para la Investigación Aplicada de Ciberseguridad (CACR) y OmniSOC comenzaron a trabajar con el Dr. Jay Yang y su equipo en el Instituto de Tecnología de Rochester para implementar el prototipo de investigación ASSERT del Dr. Yang con OmniSOC.
«Los analistas de SOC están abrumados por las alertas de intrusión», dijo Yang. «Al proporcionar un resumen característico de diferentes grupos de alertas, ASSERT puede atraer la atención de los analistas de SOC a los ataques críticos más rápido y ayudarlos a tomar decisiones informadas».
El personal de CACR está trabajando con los ingenieros de OmniSOC y el equipo de Yang para validar la metodología y probar el prototipo de investigación para su uso en OmniSOC para la aplicabilidad a los flujos de trabajo de SOC utilizando datos agregados de OmniSOC de IU como la primera de estas exploraciones de enfoques de aprendizaje automático.
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Pedro Luis Martín Olivares
Economía y Finanzas
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