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Inteligencia artificial y seguridad informática perimetral

Los dispositivos de borde y la informática de borde se han vuelto cada vez más populares en los últimos años. Según Statista, hay más de 22 mil millones de dispositivos IoT conectados y miles de millones más de teléfonos, computadoras y todo tipo de impresoras y cámaras a partir de 2018. Todos estos dispositivos se encuentran en el «borde» de la red y son el punto final en el que la computación sucede.

La computación de borde se considera cualquier cosa en el borde de una red que podría incluir dispositivos móviles, cámaras, dispositivos de IoT, televisores inteligentes e incluso vehículos. En lugar de tener que enviar información a un centro de datos, la informática de borde permite que la información se procese en el dispositivo o más cerca de él, lo que reduce la latencia.

Cada vez más, la IA se utiliza en estos dispositivos de borde para aumentar la sofisticación de sus capacidades. Sin embargo, junto con los beneficios de tener AI operando en el borde, algunos expertos advierten sobre los problemas de seguridad que podrían surgir junto con la computación en el borde. Los expertos advierten que se necesitará más seguridad en los datos para contrarrestar los nuevos riesgos de seguridad.

¿Cómo se relaciona el edge computing con la inteligencia artificial?

La IA se está integrando en casi todos los dispositivos que utilizamos. En poco tiempo, será común que dispositivos como teléfonos celulares, cámaras de seguridad y otros dispositivos de IoT estén habilitados para IA. Capacidades como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la detección de patrones y anomalías, y todo tipo de habilidades habilitadas para el aprendizaje automático podrían encontrar su camino hacia estos dispositivos.

La IA también se está utilizando para administrar los propios dispositivos al reducir su impacto en la red y aumentar la duración de la batería. El procesamiento de datos con IA será casi instantáneo. Lo mejor de todo es que la introducción de IA en estos dispositivos puede aumentar la seguridad, ya que los archivos no tienen que enviarse a través de una red para ser analizados.

Los dispositivos portátiles se adaptan mejor a los beneficios del uso de la IA. Cuando estos dispositivos están conectados, los datos son mucho más fáciles de recopilar, analizar y transmitir. Con el poder de la IA en un teléfono o dispositivo, se puede conectar toda la tecnología portátil y detectar problemas de salud, anomalías o cualquier otra cosa que pueda ser motivo de preocupación y requiera un profesional médico.

La tecnología Edge también está ayudando a impulsar vehículos autónomos. La IA en el borde permite a los vehículos tener una red que conecta todos sus sensores y dispositivos a bordo. La latencia más baja proporcionada por la red de borde permite información en tiempo real sobre el tráfico y los alrededores del automóvil. También permite una rápida comunicación entre vehículos autónomos en la carretera. Por ejemplo, su automóvil podría recibir alertas de peligros más adelante en el camino y hacer que le ofrezca desvíos sugeridos o evitar situaciones peligrosas.

¿Cuáles son las preocupaciones de ciberseguridad con los dispositivos de borde?

Con el mayor uso de IA en estos dispositivos de borde, surge una mayor vulnerabilidad. Los riesgos de ciberseguridad aumentan cuando los datos de la empresa se almacenan y utilizan en los dispositivos en el borde de la red. Todo lo que interactúa con el sistema se convierte en otro punto vulnerable. La IA se utiliza para desbloquear teléfonos con tecnología de reconocimiento facial y también para controlar el acceso a datos privados. Si estos sistemas de inteligencia artificial se ven comprometidos, las cuentas adjuntas y la información privada también lo están. Esto puede tener consecuencias importantes si se accede a ellos de forma inapropiada o se manipulan.

Desafíos de la informática de borde
La computación perimetral puede traer algunos beneficios importantes, pero existen desafíos asociados con la tecnología.

Muchos dispositivos periféricos listos para usar que se conectan a redes no se actualizan con la frecuencia que deberían. Cuando se crean y no hay seguridad incorporada en estos dispositivos, son particularmente vulnerables al malware. Como resultado, los delincuentes han encontrado lagunas en estos dispositivos y se han producido infracciones. Todos los dispositivos de la red local presentan un riesgo de seguridad.

De la misma manera que los sistemas de control de acceso pueden ser manipulados, también lo pueden hacer los modelos de aprendizaje automático que impulsan los sistemas de inteligencia artificial de vanguardia. Si estos modelos se reemplazan con modelos que tienen lagunas o si los delincuentes pueden encontrar formas de explotar las lagunas existentes, los sistemas que dependen de las capacidades de inteligencia artificial, como cámaras de vigilancia y asistentes de voz, pueden convertirse en importantes vectores de amenazas a la seguridad. Bloquear los modelos de aprendizaje automático y tratarlos como un activo principal a proteger será clave para evitar la próxima generación de ciberataques.

Dado que la tecnología de punta está fácilmente disponible y muchos dispositivos son relativamente económicos, permite que casi cualquier persona se apodere de la tecnología y la analice en busca de vulnerabilidades. Con acceso a la tecnología, crear software malicioso es mucho más fácil. Debido a esto, es demasiado fácil dejarlo abierto y vulnerable a un ataque.

Introduciendo estándares en el borde

Los sistemas de IA son todavía relativamente incipientes, y uno de los mayores riesgos es la falta de estándares para los procesos y el desarrollo de IA seguros. Cuando se trata de IA en el borde, estos problemas son especialmente comunes. Los estándares hacen más que simplemente crear pautas para que las sigan las empresas. Los estándares también ayudan a proteger la seguridad del dispositivo y la red a la que está conectado.

La industria de la ciberseguridad deberá diseñar enfoques específicos de IA para hacer frente a los nuevos riesgos emergentes que plantea la IA, especialmente en el uso en el borde. Al crear estándares, las empresas tendrían pautas generales a seguir que permitan una mayor calidad y consistencia general.

Al igual que con casi toda la tecnología, la computación de borde y los dispositivos de borde habilitados para IA traen consigo un gran potencial. Al mismo tiempo, también conllevan algunos riesgos potenciales. Antes de implementar la computación en el borde, es necesario identificar y abordar las vulnerabilidades y su sistema debe protegerse tanto como sea posible para evitar ataques maliciosos.

Al final del día, estos dispositivos de borde habilitados para IA pueden generar ahorros de costos, mejora de procesos y aumentar la velocidad de los procesos y la entrega que los sistemas tradicionales basados ​​en la nube no pueden proporcionar.

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