Las 4 técnicas principales de machine learning y su aplicación en Ciberseguridad

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El machine learning o aprendizaje automático es una de las disciplinas más conocidas y exitosas de la Inteligencia Artificial (IA). Esta disciplina proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia, sin ser explícitamente programados para ello. Existen diferentes técnicas de machine learning que pueden tener muchas aplicaciones, y que también resultan útiles a la hora de proteger los sistemas de seguridad de la información de las organizaciones.

Usos del aprendizaje automático

El machine learning puede tener multitud de aplicaciones y usos. Entre ellos, puede servir para soluciones que funcionan mediante la aplicación de un conjunto extenso de reglas o heurísticas. También resultan útiles estos sistemas de aprendizaje ante problemas complejos en los que un analista no es capaz de determinar una solución a partir de la información existente. También se aplica, por ejemplo, en casos en los que se dispone de un conjunto de datos muy grandes y difíciles de interpretar. Y, como veremos en este artículo, otro de sus usos más importantes es el de implantar controles que mitiguen riesgos relacionados con la seguridad de la información.

Principales algoritmos de machine learning

Entre las numerosas técnicas de machine learning existentes podemos destacar las siguientes cuatro. Esta clasificación está relacionada con la forma en la que se entrena el algoritmo:

1. Algoritmos de aprendizaje supervisado

Es la tarea de aprendizaje automático que consiste en aprender una función matemática que mapea una entrada a una salida basada en pares de entrada-salida de ejemplo. La función matemática resultante es utilizada posteriormente para predecir valores a partir de ejemplos de datos no etiquetados. Los sistemas de filtros de spam de los correos electrónicos, por ejemplo, usan este tipo de algoritmos. El factor fundamental del aprendizaje supervisado es que requiere un conjunto de datos previamente catalogado por un analista para entrenar el algoritmo y que sea capaz de realizar buenas predicciones.

2. Aprendizaje no supervisado

Es otra de las principales técnicas de machine learning. Consisten en inferir una función al sistema que describe la estructura de un conjunto de datos que no han sido clasificados ni categorizados previamente por un analista. Los algoritmos no supervisados actuarán sobre este tipo de conjuntos de datos intentando proporcionarles una estructura determinada. Puede ser útil, por ejemplo, para encontrar actividad maliciosa en grandes volúmenes de datos.

3. Los algoritmos de aprendizaje semi-supervisados

Suponen un punto intermedio entre las dos técnicas anteriores. El aprendizaje semi-supervisado va a requerir solo algunos de los datos del conjunto de datos de entrenamiento previamente catalogados por un analista. Con ellos se podrán crear, por ejemplo, técnicas de detección de anomalías para detectar intrusiones en sistemas de datos.

4. Algoritmos de aprendizaje reforzado

Son menos útiles para su aplicación en Ciberseguridad. Algunos expertos también los llaman algoritmos de aprendizaje profundo. En definitiva, estos algoritmos tratan de conseguir que una inteligencia artificial aprenda a tomar decisiones a partir de su propia experiencia.

El machine learning aplicado a la ciberseguridad

La mayoría de las técnicas de machine learning mencionadas anteriormente pueden aplicarse para la protección de seguridad de la información. Más allá de los filtros de spam con algoritmos de aprendizaje supervisado, también se pueden utilizar para diseñar sistemas que detecten automáticamente actividades maliciosas, como ataques de pishing.

Por otro lado, los sistemas de detección de intrusiones (IDS) son aplicaciones que monitorizan una red de ordenadores o un host en busca de actividad maliciosa o el incumplimiento de una serie de reglas establecidas en una política previamente definida. Estos sistemas funcionan con algoritmos de mahcine learning semi-supervisados.

No obstante, cabe tener en cuenta que los sistemas basados en Inteligencia Artificial, también se enfrentan a riesgos digitales. Por ejemplo, a ataques de adversarial machine learning, ante lo cuales es necesario implementar una serie de técnicas defensivas.

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Sobre el autor

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