76697 Investigadores de los grupos Sistemas Inteligentes y Minería de Datos (SiMiDat) de la Universidad de Jaén (UJA) y Soft Computing y Sistemas de Información Inteligentes (SCI2S) de la Universidad de Granada (UGR) han diseñado un sistema de detección de intrusiones para hacer frente a ciberataques.
Según ha explicado la Universidad de Granada en una nota, la herramienta se basa en técnicas de Inteligencia Computacional con las que aprende pautas que le permiten anticiparse a los intrusos que vulneran los mecanismos de seguridad de los sistemas de información.
Los dispositivos actuales de detección de intrusos en la red están limitados a la información con la que fueron entrenados y detectan «sólo si hay ataque o no», indican los investigadores, quienes añaden que «otros detectores incurren en falsos positivos». En este caso, «no sólo consiste en identificar que el acceso es anómalo, sino que el sistema aprenda a detectarlos y responda ante ese ataque», ha precisado a la Fundación Descubre el responsable del proyecto Alberto Fernández, de la Universidad de Jaén.
Los ataques cibernéticos presentan características diferentes, por lo que, según Fernández, «métodos estadísticos sencillos no resultan efectivos para su detección». Por ello, los expertos han utilizado Inteligencia Computacional que permite el entrenamiento del sistema para que extraiga conclusiones fruto de su experiencia.
Así las cosas, ha explicado que aplican estas técnicas para intentar que la herramienta avance hasta una solución «factible» con técnicas «sofisticadas» parecidas a las reglas propias del aprendizaje humano.
Para conseguir que el sistema «aprenda», los investigadores lo someten a una batería de pruebas en las que tiene que procesar un total de cuatro millones de ejemplos disponibles en repositorios de datos. Con los comportamientos correctos, la herramienta va extrayendo conclusiones y discriminando si se trata de un acceso normal o anómalo.
La novedad de este modelo, que los expertos describen en su trabajo On the combination of genetic fuzzy systems and pair wise learning for improving detection rates on Intrusion Detection Systems, publicado en la revista Expert Systems with Applications, es la utilización de sistemas difusos evolutivos basados en las leyes de la naturaleza.
«En nuestro caso, aplicamos este patrón y el algoritmo aprende por sí mismo con los conjuntos de datos que le hemos dado como entrenamiento. Empieza aportando soluciones aleatorias y evoluciona hasta quedarse con las que mayor calidad aportan al objetivo de identificación. Es como la Teoría de la Evolución de Darwin, combinamos soluciones y van quedando las mejores adaptadas», ejemplifica.
La ventaja de este enfoque es la utilización de etiquetas lingüísticas, que permite una mejor comprensión del conjunto de reglas con las que opera el sistema. En lugar de utilizar valores numéricos utiliza conceptos del lenguaje humano. En este sentido, ha indicado que en lugar de alertar sobre que el riesgo de que alguien está intentando atacar el sistema es diez, dice que existe un riesgo alto. «Esto facilita la interpretación, porque se parece a los conceptos que utilizamos en nuestro día a día, donde en nuestras conversación no precisamos que la temperatura es de 30 grados, sino que decimos que hace calor», insiste.
Aprendizaje ‘divide y vencerás’
Otra de las novedades es la utilización del esquema de aprendizaje denominado ‘Divide y vencerás’, que mejora la precisión cuando se producen ataque considerados ‘raros’. En este modelo, se dividen los datos etiquetados por parejas (actividad normal y cada tipo de ataque y, a su vez, todos los tipos de ataques entre sí) y se introducen en el sistema con lo que se aporta una solución para cada binomio y la respuesta final agrega la de cada miembro individual.
«Es como el jurado de un concurso, cada persona elige un ganador y, al final, se toma una decisión conjunta. Así se traslada la responsabilidad de decidir a muchos puntos y cada punto o experto aborda una faceta, desgranando el problema. La decisión final integra la opinión de ese conjunto de expertos», explica.
Esto supone que los tipos de alarmas están más definidos, porque dan distintas respuestas ante las alertas, aportando más robustez al sistema. Este enfoque ‘divide y vencerás’, combinado con la lógica difusa evolutiva, ha permitido a los investigadores diseñar un sistema que identifica correctamente todos los tipos de ataques, incluyendo las categorías de ataque ‘raras’ y que utilizan unos términos «interpretables» para la comprensión humana.
Tipos de ataques
Las políticas de seguridad de la información de sistemas y redes están diseñadas para mantener la integridad de la confidencialidad y disponibilidad de los datos de sus usuarios de confianza. Sin embargo, los denominados ‘ataques maliciosos’ analizan las vulnerabilidades de estos sistemas con el fin de obtener acceso no autorizado o comprometer la calidad del servicio.
Los expertos apuntan distintos tipos de ataques. Por un lado, puede ocurrir un fallo del servicio, cuando se produce tanta cantidad de accesos denegados que al final saturan el sistema. Otras modalidades pasan por el escaneo de puertos para buscar vulnerabilidad en la red, adivinar la contraseña o intentar acceder como administrador, consiguiendo el control total del sistema. Los investigadores continúan con este modelo, aún experimental, para trasladarlo al Big Data, es decir, a la utilización de gran cantidad de datos con las herramientas capaces de analizarlos y procesarlos.
«Si ahora trabajamos con un sistema de entrenamiento con un total de cuatro millones de ejemplos, la idea sería incrementar esa cifra y adaptar el modelo para hacerlo escalable mediante su ejecución paralela sobre un conjunto de ordenadores para dividir el trabajo entre todos ellos», ha concluido el investigador.
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76717 Una investigación desarrollada por la Universidad de Granada con los datos de más de 50.000 ciclistas implicados en accidentes ha determinado que el sexo y la edad influyen en las consecuencias del siniestro y hacen que fallezcan más varones y, especialmente, los más jóvenes.
El estudio de investigadores de la Universidad de Granada ha analizado los registros correspondientes a 50.042 ciclistas implicados en accidentes de tráfico en España entre 1993 y el 2009 y que incluyen información acerca de la edad y el sexo.
Con un software estadístico, los investigadores han cuantificado la asociación de la edad y el sexo con la mortalidad de los ciclistas para determinar cómo influyen las dos variables en las consecuencias del accidente para el ciclista.
Así han demostrado que la mortalidad en los ciclistas varía ampliamente dependiendo de la edad y del sexo de la población afectada y que los ciclistas varones, sobre todo aquellos que tienen entre 15 y 24 años, sufren una mayor mortalidad que los adultos (25-34 años), lo que atribuyen a su mayor exposición y su mayor riesgo de sufrir un accidente.
El auge del ciclismo como deporte y como medio de desplazamiento urbano ha incrementado el número de accidentes de este colectivo, que también se ha saldado con un aumento de los fallecidos en zona urbana en el 2013 respecto al año anterior, lo que ha motivado el estudio del departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública de la Universidad de Granada.
Los resultados han demostrado que el exceso de mortalidad en ciclistas de entre 35 a 79 años está relacionado únicamente con el mayor riesgo a morir después del accidente por edad y que se presentan más tasas de mortalidad en hombres que en mujeres por su mayor exposición.
La autora principal de esta investigación, Virginia Martínez Ruiz, ha explicado que conocer estos datos permitirá mejorar las políticas viales y orientarlas a disminuir la mortalidad o activar actuaciones educativas para ciclistas de alto riesgo, como los varones de entre 15 y 24 años.
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