Redes neuronales en ciberseguridad: ¿cómo se clasifican?
Gran parte de la inteligencia artificial que ves hoy en día está basada en redes neuronales artificiales (ANN) o simuladas (SNN). En líneas generales, son modelos computacionales que interconectan nodos (neuronas) en una estructura de capas similar a la del cerebro humano.
Estas redes se emplean en una amplia variedad de aplicaciones, entre las cuales encuentras la ciberseguridad (IA), pues su capacidad de aprendizaje, flexibilidad, automatización y escalabilidad, ayudan a mejorar los sistemas de detección, prevención y respuesta a amenazas. Sin embargo, la función específica depende de su arquitectura. Conoce más detalles a continuación.
Tipos de redes y clasificación según su arquitectura
Estos modelos de IA, procesan datos de una forma inspirada en la manera que tú lo haces, es decir, cada neurona o nodo recibe datos de fuentes externas o de otras, y cada una de ellas clasifica esos datos y los procesa matemáticamente, generando una salida que se transmite a otras neuronas o se utiliza como salida final del modelo.
Ahora, todo ello ocurre dentro de una arquitectura, que se trata de la forma en que las neuronas artificiales están organizadas y se conectan entre sí para su aprendizaje. En ese sentido, se clasifican de la siguiente manera:
1. Redes Neuronales Transformers
Este tipo de arquitectura convierte una secuencia de entrada en una secuencia de salida. Pero lo que más la diferencia es su mecanismo de atención. Este le permite evaluar, al mismo tiempo, todos los elementos que conforman una entrada y enfocarse en aquellos que considera más relevantes.
Este tipo de arquitectura ha mejorado por completo el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Es el campo de la IA que les permite a las máquinas entender el lenguaje humano y generarlo de forma coherente. Llevada al campo de la ciberseguridad (IA), puedes utilizarla para analizar grandes volúmenes de datos, con el fin de detectar amenazas e identificar vulnerabilidades. También es muy útil a la hora de realizar pruebas de penetración.
2. Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Este modelo procesa entradas y salidas de datos de forma secuencial, y su estructura le brinda la capacidad de recordar información de forma temporal. Esto es clave para realizar tareas en las que es determinante el orden de los datos o el factor tiempo.
Ha sido muy utilizada en herramientas IA de traducción automática, reconocimiento de voz y generación de texto. Pero en el campo de la ciberseguridad su función está más orientada al análisis de secuencias de actividad o tráfico de red, con el fin de detectar anomalías o ataques que evolucionan en el tiempo.
3. Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Este tipo de red procesa datos con estructura de rejilla, que son los que conforman las imágenes digitales. En líneas generales, lo hacen mediante capas convolucionales que aplican filtros para identificar características, como bordes y texturas.
Estas características de las CNN, han fomentado su uso en sistemas de visión por computadora, específicamente en tareas de reconocimiento de imágenes y detección de objetos. Y ya en el mundo de la ciberseguridad IA, puedes verlas implementadas en sistemas de reconocimiento facial y en herramientas de análisis de captchas en pruebas de seguridad. Además, son muy útiles en la clasificación de datos complejos y estructurados de manera similar a imágenes.
4. Redes Generativas Adversarias (GAN)
Aquí encuentras un enfoque de arquitectura neuronal que coloca a dos redes a competir entre sí:
- Una red generadora: intenta mejorar o producir datos a partir de las entradas o datos de entrenamiento:
- Un discriminadora: mejora continuamente para distinguir datos falsos y reales entre los datos producidos por el generador.
La idea es que la red generadora aprenda a engañar a la red discriminadora, produciendo así datos muy precisos y realistas. Este es el motivo de que se emplee en modelos de IA que generan imágenes, textos y sonidos.
En el campo de la ciberseguridad, puedes verlas trabajando en herramientas de identificación de Malware (al aprender las características de código malicioso), así como en el entrenamiento de sistemas de detección de amenazas. Además, puedes usarlas en la búsqueda de vulnerabilidades en un ecosistema de seguridad y en la mejora de los sistemas de autenticación biométrica.
5. Redes LSTM (Long Short-Term Memory)
Se trata de un tipo de red neuronal recurrente con algunas mejoras que superan el desvanecimiento y la explosión del gradiente, dos limitaciones comunes en las RNN tradicionales. Sin entrar en detalles técnicos, a largo plazo estos dos problemas pueden dificultar el aprendizaje y causar actualizaciones inestables en los modelos de IA.
La principal innovación de las LSTM es la introducción de celdas de memoria, que les permiten a las redes neuronales recordar y olvidar datos en secuencias largas. En ese sentido, es muy común ver este tipo de redes en las mismas aplicaciones en las que son usadas las Redes Neuronales Recurrentes.
Trabaja con una solución de ciberseguridad integral
De este breve esbozo de los diferentes tipos de redes y clasificación según su arquitectura, se puede concluir acertadamente que una excelente decisión es implementar una solución de ciberseguridad que integre diversas redes neuronales, adaptándose según las características del entorno y riesgo.
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