Kaspersky lleva casi dos d\u00e9cadas a la vanguardia de la integraci\u00f3n de la inteligencia artificial (IA)\u2015especialmente del aprendizaje autom\u00e1tico (ML)\u2015 en sus productos y servicios. Nuestra profunda experiencia y conocimiento en la aplicaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas a la ciberseguridad, junto con nuestros conjuntos de datos \u00fanicos, m\u00e9todos eficientes e infraestructura avanzada para el entrenamiento de modelos, forman la base de nuestro enfoque para resolver los desaf\u00edos complejos del ML. Nuestro Kaspersky AI Technology Research Center re\u00fane a cient\u00edficos de datos, ingenieros de ML, expertos en amenazas y especialistas en infraestructura para que aborden las tareas m\u00e1s desafiantes en los campos de la IA, el ML y la ciberseguridad. Esto incluye no solo el desarrollo de tecnolog\u00edas aplicadas, sino tambi\u00e9n la investigaci\u00f3n sobre la seguridad de los algoritmos de IA, incluido el uso de enfoques prometedores como el aprendizaje autom\u00e1tico neurom\u00f3rfico, la concienciaci\u00f3n ante los riesgos de la IA y mucho m\u00e1s.<\/p>\n
En Kaspersky, hemos desarrollado una amplia gama de tecnolog\u00edas de detecci\u00f3n de amenazas basadas en la IA y el ML, principalmente para detectar malware. Entre estas se incluye un algoritmo de redes neuronales profundas para detectar archivos ejecutables maliciosos a partir de caracter\u00edsticas est\u00e1ticas, tecnolog\u00eda de ML de \u00e1rbol de decisiones para la creaci\u00f3n automatizada de reglas de detecci\u00f3n que funcionan en los dispositivos del usuario y redes neuronales para detectar el comportamiento malicioso de los programas durante la ejecuci\u00f3n. Tambi\u00e9n utilizamos un sistema para detectar recursos maliciosos online basado en telemetr\u00eda an\u00f3nima recibida de soluciones instaladas en los dispositivos del cliente y otras fuentes. Puede leer m\u00e1s sobre ellas en nuestro informe t\u00e9cnico Machine Learning for Malware Detection<\/a> (Aprendizaje autom\u00e1tico para la detecci\u00f3n de malware). Otros modelos, como el modelo de ML para detectar sitios web falsos y DeepQuarantine para poner en cuarentena los correos electr\u00f3nicos sospechosos de ser spam, protegen a los usuarios de las amenazas de phishing y spam. La infraestructura en la nube de KSN hace que nuestros desarrollos de IA est\u00e9n disponibles casi instant\u00e1neamente tanto para usuarios particulares como empresas.<\/p>\n Guiados por la promesa de la IA generativa, en particular por los grandes modelos de lenguaje (LLM), hemos creado una infraestructura para explorar sus capacidades y desarrollar r\u00e1pidamente prototipos de nuevas soluciones. Esta infraestructura, que implementa herramientas de LLM similares a ChatGPT, no solo es accesible para los empleados de todos los departamentos para sus tareas diarias, sino que tambi\u00e9n sirve como base para nuevas soluciones. Por ejemplo, nuestro Kaspersky Threat Intelligence Portal pronto tendr\u00e1 una nueva capacidad OSINT basada en LLM que entregar\u00e1 r\u00e1pidamente res\u00famenes de los informes de amenazas para indicadores de compromiso espec\u00edficos.<\/p>\n Con el fin de mejorar la seguridad de las infraestructuras de nuestros clientes, estamos desarrollando activamente tecnolog\u00edas de IA adaptadas a nuestros principales productos y servicios corporativos. Desde hace varios a\u00f1os, el analista de IA de Kaspersky Managed Detection and Response ayuda a reducir la carga de trabajo de los equipos del SOC filtrando autom\u00e1ticamente los falsos positivos. Solo el a\u00f1o pasado, esta tecnolog\u00eda cerr\u00f3 m\u00e1s de 100\u00a0000 alertas sin intervenci\u00f3n humana<\/a>. Esto permite a los expertos del SOC responder a las amenazas reales m\u00e1s r\u00e1pidamente y dedicar m\u00e1s tiempo a investigar casos complejos y buscar amenazas de forma proactiva. Otra de nuestras soluciones \u2015la puntuaci\u00f3n del riesgo de hosts basada en IA en Kaspersky SIEM (plataforma Kaspersky Unified Monitoring and Analysis) y Kaspersky XDR\u2015 utiliza algoritmos de ML para buscar comportamientos sospechosos de hosts sin la necesidad de transferir datos fuera de una empresa.<\/p>\n Otra \u00e1rea clave del desarrollo de Kaspersky es el uso de la IA y el ML en entornos industriales. Esto incluye Kaspersky MLAD<\/a> (Machine Learning for Anomaly Detection), una soluci\u00f3n de software de an\u00e1lisis predictivo que reconoce autom\u00e1ticamente las primeras se\u00f1ales (ocultas) de fallos inminentes de equipos, interrupciones de procesos, errores humanos o ciberataques en se\u00f1ales de telemetr\u00eda. Al entrenar continuamente la red neuronal, MLAD analiza el flujo de eventos \u201cat\u00f3micos\u201d del objeto, los estructura en patrones e identifica un comportamiento anormal. Otro de nuestros proyectos es Kaspersky Neuromorphic Platform<\/a> (KNP), un proyecto de investigaci\u00f3n y una plataforma de software para soluciones de IA que se basa en redes neuronales activas y AltAI, el procesador neurom\u00f3rfico energ\u00e9ticamente eficiente desarrollado por la empresa con sede en Rusia Motive Neuromorphic Technologies<\/a> (Motive NT) en colaboraci\u00f3n con Kaspersky.<\/p>\n La adopci\u00f3n generalizada de tecnolog\u00edas de IA requiere el control de la seguridad, por lo que tambi\u00e9n hemos creado un equipo de seguridad de IA. Ofrece una serie de servicios destinados a garantizar la protecci\u00f3n fiable de los sistemas de IA y frustrar posibles amenazas a los datos, los procesos comerciales y la infraestructura de IA.<\/p>\n En el pasado, las tareas basadas en ML las realizaban departamentos directamente involucrados en la detecci\u00f3n de amenazas espec\u00edficas. Sin embargo, debido al aumento en el n\u00famero de tareas y la creciente importancia de las tecnolog\u00edas de ML, decidimos transferir nuestra experiencia en sistemas basados en IA a un centro independiente, el Kaspersky AI Technology Research Center. Esto dio lugar a la creaci\u00f3n de tres equipos principales que impulsan el uso de la IA en Kaspersky:<\/p>\n Esto no significa que nuestra experiencia en IA se limite a los equipos mencionados anteriormente. Actualmente el campo de la IA es tan complejo y multifac\u00e9tico que es imposible concentrar todo el conocimiento en unos pocos grupos de investigaci\u00f3n. Otros equipos tambi\u00e9n hacen contribuciones significativas al trabajo del centro y aplican el ML en muchas tareas: tecnolog\u00edas de visi\u00f3n artificial en el equipo de Antidrone<\/a>; investigaci\u00f3n en asistentes de codificaci\u00f3n de IA en los departamentos de CoreTech y KasperskyOS; b\u00fasqueda de APT en GReAT<\/a>; y estudio de legislaci\u00f3n de IA<\/a> en el equipo de Relaciones Gubernamentales.<\/p>\n La singularidad de nuestras tecnolog\u00edas de IA se ve confirmada por las docenas de patentes que hemos obtenido en todo el mundo. En primer lugar, se trata de patentes para tecnolog\u00edas de detecci\u00f3n, como la detecci\u00f3n de malware basada en registros de comportamiento de programas<\/a>, la detecci\u00f3n de servidores maliciosos en telemetr\u00eda<\/a>, sitios web falsos<\/a> y spam<\/a> con la ayuda del ML. Pero la cartera de productos de Kaspersky abarca un rango mucho m\u00e1s amplio de tareas: tecnolog\u00edas para mejorar conjuntos de datos<\/a> para ML, detecci\u00f3n de anomal\u00edas<\/a> e incluso b\u00fasqueda de contactos sospechosos de ni\u00f1os<\/a> en sistemas de control parental. Y, por supuesto, estamos patentando activamente nuestras tecnolog\u00edas de IA para sistemas industriales<\/a> y enfoques de redes neuronales \u00fanicos para procesar flujos de eventos<\/a>.<\/p>\n Adem\u00e1s, Kaspersky comparte activamente su experiencia en IA con la comunidad. Algunos estudios, como los dedicados a algoritmos de ML mon\u00f3tonos<\/a> o a la aplicaci\u00f3n de redes neuronales para la detecci\u00f3n de spam<\/a>, se publican como art\u00edculos acad\u00e9micos en importantes conferencias sobre ML. Otros se publican en portales especializados y en congresos sobre seguridad de la informaci\u00f3n. Por ejemplo, publicamos investigaciones sobre la seguridad de nuestros propios algoritmos de IA, en concreto sobre los ataques a los algoritmos de detecci\u00f3n de spam<\/a> y detecci\u00f3n de malware<\/a>. Estudiamos la aplicaci\u00f3n de redes neuronales para el an\u00e1lisis de series de tiempo<\/a> y exploramos el uso de redes neurom\u00f3rficas<\/a> en tareas relevantes para el sector. Nuestra Kaspersky Neuromorphic Platform (KNP) es un software de c\u00f3digo abierto que estar\u00e1 disponible para su uso y desarrollo por parte de toda la comunidad del ML.<\/p>\n El tema del desarrollo y la aplicaci\u00f3n seguros de la IA es de vital importancia para nosotros, ya que necesitamos poder confiar en nuestros algoritmos y estar seguros de su fiabilidad. Entre otros temas que tratamos est\u00e1n nuestra participaci\u00f3n en desaf\u00edos de ciberseguridad que simulan ataques a sistemas de ML<\/a> y el uso de tecnolog\u00edas avanzadas como los LLM para detectar amenazas en los registros del sistema<\/a> y enlaces de phishing<\/a>. Tambi\u00e9n hablamos sobre las amenazas<\/a> a la IA generativa, incluido desde el punto de vista de la privacidad<\/a>, los ataques a varios sistemas basados en LLM<\/a>, el uso de la IA por parte de atacantes<\/a> y la aplicaci\u00f3n de nuestras tecnolog\u00edas en los SOC<\/a>. A veces abrimos las puertas y revelamos nuestro funcionamiento interno, y hablamos sobre el proceso de entrenamiento de nuestros modelos e incluso de las complejidades de evaluar su calidad.<\/p>\n Finalmente, la funci\u00f3n m\u00e1s importante del Kaspersky AI Technology Research Center es concienciar a nuestros clientes y al p\u00fablico en general sobre los pros y los contras de las tecnolog\u00edas de IA y las amenazas que plantean. Nuestros expertos del centro demuestran los peligros de los v\u00eddeos<\/a> deepfake. Hablamos de aspectos espec\u00edficos del uso de la IA (por ejemplo, c\u00f3mo ChatGPT afecta al proceso de contrataci\u00f3n de desarrolladores) y compartimos nuestras experiencias a trav\u00e9s de seminarios web y mesas redondas.<\/p>\n El equipo de Investigaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica de FT organiza conferencias sobre tecnolog\u00edas neurom\u00f3rficas con un tema independiente dedicado a cuestiones de seguridad de la IA, incluidos los sistemas basados en el enfoque neurom\u00f3rfico. Junto con nuestro socio, el Instituto de Programaci\u00f3n de Sistemas de la Academia Rusa de Ciencias (ISP RAS, por sus siglas en ingl\u00e9s), estamos investigando varios vectores de ataque a las redes neuronales en las \u00e1reas de visi\u00f3n artificial, LLM y series de tiempo, as\u00ed como las formas de protegerlas. Como parte de la asociaci\u00f3n sectorial de Kaspersky con el ISP RAS, el equipo est\u00e1 probando muestras de marcos fiables de ML.<\/p>\n Tambi\u00e9n participamos en el desarrollo de cursos educativos, incluido un m\u00f3dulo sobre el uso de la IA en ciberseguridad en la Universidad T\u00e9cnica Estatal Bauman de Mosc\u00fa<\/a>. Otro ejemplo es nuestro m\u00f3dulo<\/a> sobre el uso seguro de la IA en Kaspersky ASAP<\/a>, nuestra soluci\u00f3n para concienciar a los empleados sobre las ciberamenazas. Por \u00faltimo, estamos contribuyendo en la creaci\u00f3n de un conjunto de est\u00e1ndares internacionales para el uso de la IA. En 2023, presentamos los primeros principios para el uso \u00e9tico de los sistemas de IA en ciberseguridad<\/a> en el Foro de Gobernanza de Internet.<\/p>\n En resumen, las principales tareas del Kaspersky AI Technology Research Center son el desarrollo de tecnolog\u00edas de IA, su aplicaci\u00f3n segura en el \u00e1mbito de la ciberseguridad, el control de las amenazas para evitar el uso indebido o malicioso de la IA y la previsi\u00f3n de tendencias. Todas estas tareas tienen un \u00fanico prop\u00f3sito: garantizar el m\u00e1ximo nivel de seguridad para nuestros clientes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La utilidad de nuestros desarrollos, productos, investigaciones, patentes y equipos de expertos para la IA.<\/p>\n","protected":false},"author":2706,"featured_media":27748,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[2795,3539,3540],"tags":[2018,1861,6003,5249],"class_list":{"0":"post-27747","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-business","8":"category-enterprise","9":"category-smb","10":"tag-ia","11":"tag-inteligencia-artificial","12":"tag-investigacion-en-tecnologia-de-ia","13":"tag-ml"},"hreflang":[{"hreflang":"es-mx","url":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/27747\/"},{"hreflang":"en-in","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.in\/blog\/ai-technology-research\/28012\/"},{"hreflang":"en-ae","url":"https:\/\/me-en.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/23280\/"},{"hreflang":"ar","url":"https:\/\/me.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/12098\/"},{"hreflang":"en-us","url":"https:\/\/usa.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/30537\/"},{"hreflang":"en-gb","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.uk\/blog\/ai-technology-research\/28169\/"},{"hreflang":"es","url":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/ai-technology-research\/30479\/"},{"hreflang":"it","url":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/ai-technology-research\/29230\/"},{"hreflang":"ru","url":"https:\/\/www.kaspersky.ru\/blog\/ai-technology-research\/38236\/"},{"hreflang":"tr","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.tr\/blog\/ai-technology-research\/12877\/"},{"hreflang":"x-default","url":"https:\/\/www.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/52174\/"},{"hreflang":"fr","url":"https:\/\/www.kaspersky.fr\/blog\/ai-technology-research\/22282\/"},{"hreflang":"pt-br","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.br\/blog\/ai-technology-research\/23038\/"},{"hreflang":"de","url":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/ai-technology-research\/31692\/"},{"hreflang":"ja","url":"https:\/\/blog.kaspersky.co.jp\/ai-technology-research\/37293\/"},{"hreflang":"ru-kz","url":"https:\/\/blog.kaspersky.kz\/ai-technology-research\/28293\/"},{"hreflang":"en-au","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.au\/blog\/ai-technology-research\/34100\/"},{"hreflang":"en-za","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.za\/blog\/ai-technology-research\/33755\/"}],"acf":[],"banners":"","maintag":{"url":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/tag\/inteligencia-artificial\/","name":"inteligencia artificial"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27747","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2706"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27747"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27747\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":27749,"href":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27747\/revisions\/27749"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/27748"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27747"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27747"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27747"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Nuestra gente<\/h2>\n
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