Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje de máquina (machine learning - ML) son asuntos cada vez más recurrentes en el debate sobre ciberseguridad y fueron temas centrales en la programación del segundo día del 23º Workshop RNP. El científico jefe de la NIKSUN, Walter Willinger, hizo la conferencia de apertura de este martes (24) sobre el uso de la IA y del ML en el área de redes de computadoras. Lisandro Granville, director adjunto de P&D de la RNP, moderó la conferencia del keynote speaker del WRNP, titulada “AI and Cybersecurity: The Emperor has no Clothes” (IA y Ciberseguridad: el imperador está desnudo, en traducción libre), que trajo cuestiones importantes sobre los avances del área de investigación y las soluciones para problemas de seguridad de redes.

El mercado de IA y ML relacionado a ciberseguridad tuvo un valor estimado de cerca de USD 10 billones, solo en el último año. Willinger presentó la aplicación de los sistemas en el área de ciberseguridad, a partir del uso del aprendizaje de la máquina para mejorar la propia protección de la Red. A pesar de creer en la posibilidad de un modelo autónomo, el científico afirma que aun hay bastante trabajo por hacer en esta dirección.

“El concepto es muy abstracto. Usted ve que existe un esfuerzo para conseguir que, en el futuro, las redes se defiendan solas. Ellos quieren creer en eso, a pesar de no haber sido demostrado todavía. Pero estamos haciendo progresos”, dijo.

Willinger afirmó que existen tres grandes retos para que sea encontrar una solución para el uso de la tecnología en la protección de redes. “es necesario un esfuerzo enorme en este estudio para entender qué podemos alcanzar. Tenemos tres actividades importantes que precisan producirse en ese campo. Primero, precisamos saber monitorear y sentir esa Red. ¿Cuáles son los datos que estamos recolectando y cómo fueron recolectados? Después, ¿cómo hacemos la inferencia? ¿Cuánto tiempo demora para decidir lo qué hacer? Hoy en día, eso puede ser más automático a partir del aprendizaje de máquina. Y, por último, ¿cómo colocamos eso en práctica? Qué acciones debemos tomar con los datos en la mano?”, cuestionó el investigador.

El científico jefe de la NIKSUN comentó asimismo las diferencias entre los modelos black box, predominantes en las empresas, y los sistemas white box. “La mayoría de los modelos modernos de aprendizaje funciona en el sistema black box, que no informa como recolecta los datos. Ese es un problema en el área de ciberseguridad, porque ellos esconden el juego. En general, las empresas son reacias a brindar informaciones”, dijo.

Para él, la imposibilidad de acceso puede generar un problema de credibilidad. “En el espacio de ciberseguridad, existe un problema de confianza. Si el operador confía en el modelo, consigue controlar, acceder y trabajar con él, y entonces la confiabilidad aumenta. ¿Cómo consigue usted demostrar que ese modelo funciona para que otras personas puedan confiar en él?”, cuestionó.

Willinger comentó que el uso de las tecnologías white box podría facilitar el entendimiento del sistema, al mostrar claramente el árbol de decisión. “Usted puede entender qué camino fue tomado para llegar hasta el resultado. Eso lo dejará más satisfecho con el modelo, porque entiende cómo funciona y puede interferir, si fuera preciso”, afirmó.

También de acuerdo con el investigador, existen grandes avances en el área. “Hay esfuerzos en varios frentes y ya tenemos resultados promisores. Esa noción de cómo usted demuestra que pode confiar en un modelo va para una segunda fase de investigación. A partir de la IA y del ML, podemos desarrollar otras cosas, en el plan de datos. Eso es algo que no podríamos desarrollar hace algunos años”, concluyó.

Deep Techs y Red Ipê

El panel “Deep Techs y NetRNP Techs: conociendo y explorando sinergias” fue liderado por el gerente de Investigación y Desarrollo de la RNP, André Marins, y por el asesor de Investigación, Desarrollo e Innovación de la institución, José Henrique Dieguez. Teniendo como invitados a Guy Perelmuter (CEO de la Grids Capital), Marcelo de Abreu Borges (CEO de Wisecare) y Eloi Rocha Neto (CEO de Liteme), la sesión demostró posibles aplicaciones de las deep techs en áreas como trabajo, industria, educación, seguridad, además de cambios climáticos. Son tecnologías como inteligencia artificial, biotecnología, impresión 3D, vehículos autónomos, nanotecnología, robótica, entre otras.

Durante la conferencia, Perelmuter presentó cambios esperados para el futuro, acelerados con la pandemia de Covid-19, y afirmó que el progreso se relaciona con esta tecnología. “Actualmente, tenemos discusiones importantes sobre las profesiones que van a durar a lo largo de las décadas, cuáles existen hoy y son pasibles de automación y qué profesiones van a surgir para el futuro. Cuando miramos para el futuro del trabajo, él tiene a las deep techs para sustentarlo. Y eso va a transbordar para otras áreas, como la educación, por ejemplo”, afirmó.

La programación de la mañana contó también con la sesión “La Red Ipê: estado actual, perspectivas y desafíos”. Mediada por Ari Frazão, director adjunto de Ingeniería y Operaciones de la RNP, el panel reunió a Eduardo Grizendi, director de Ingeniería y Operaciones; Aluizio Hazin, coordinador de backbone; Janice Ribeiro, gerente de operaciones, además de James Meyer, CEO de la Infobarra (empresa de telecomunicaciones).

Ellos presentaron la Red Ipê, presente en todo el territorio nacional, que ofrece acceso a internet para instituciones de enseñanza e investigación. Capaz de soportar la transmisión de grandes volúmenes de datos, la Red es fundamental para o desarrollo de proyectos científicos y nuevas tecnologías.