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Un proyecto de la UPM permite detectar fraudes mediante patrones de datos

Vivimos rodeados de datos y la capacidad de los dispositivos que nos rodean de generar información en tiempo real va a más. Internet de las Cosas es una tendencia que permite a empresas y gobiernos medir y optimizar el uso de los recursos, aunque no está libre de riesgos para la privacidad y otros propios de los dispositivos inteligentes, especialmente aquellos conectados a redes. La Universidad Politécnica de Madrid ha desarrollado un sistema capaz de analizar patrones y prevenir así una variedad de peligros.

Según Ernestina Menasalvas, del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software de la UPM, este desarrollo “permite optimizar el desarrollo de modelos de clasificación de minería de datos reutilizando modelos similares en contextos parecidos. Todo ello mejora las capacidades de aplicar la inteligencia artificial a entornos como ciudades inteligentes, Internet de las cosas, o dispositivos móviles”. En otras palabras, extrae patrones de situaciones pasadas y los aplica a lo que sucede en tiempo real.

Esto puede ayudar a, por ejemplo, detectar que alguien está intentando acceder a un coche inteligente para robarlo, o que se está produciendo un sabotaje en una ciudad inteligente. También es aplicable a amenazas de seguridad informática más habitual, como intentos de intrusión en un servidor o incluso a la detección de spam. El sistema también es capaz de interpretar el contexto, de modo que el mismo patrón puede tener o no relevancia según las condiciones en que se produzca.

Además de ofrecer una mayor seguridad, este sistema puede servir para ahorrar recursos, ya que permite prever lo que va a suceder y, de ese modo, reaccionar de forma anticipada. Así lo explica Miguel Ángel Abad: “adelantarnos al modo en que se van a comportar los datos supone un ahorro en los recursos computacionales de los dispositivos, por lo que este mecanismo es de aplicación a entornos ubicuos”.

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