Aplicabilidad de GANs y Autoencoders en la Ciberseguridad

El proceso de transformación digital de la sociedad y de las organizaciones es hoy día una realidad que se asienta sobre dos pilares fundamentales: la inteligencia artificial y la ciberseguridad. Este proceso, que ha supuesto un cambio radical en la forma en la que el ser humano se comunica, se relaciona, trabaja y vive, pasa por conocer los riesgos que las nuevas tecnologías traen consigo.

Los beneficios que puede proporcionar la inteligencia artificial son claros, pero ¿y los riegos?

Debemos ser cautos porque, aunque facilitar la vida de las personas puede ser uno de sus objetivos, también es posible hacer un mal uso de ellos. Uno de los ejemplos más claros es la proliferación de Fake News apoyadas en vídeos generados por una IA que parecen ser lo que no son. También es posible generar de forma artificial voces que encajan perfectamente con las de personas reales.

En este artículo, tras una breve introducción de conceptos básicos sobre
Machine Learning y Deep Learning (modelos simples de ML, VAEs, GANs, Redes Neuronales Convolucionales y Recurrentes), se revisa el estado del arte y los casos de uso más populares de estas tecnologías que permiten generar ataques de phising o Fake News; pero también pueden ser utilizadas para protegernos de los mismos.

Lee el artículo en este enlace.

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