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NoticiasCiberseguridadArtificial Intelligence, Machine Learning y Deep Learning

Artificial Intelligence, Machine Learning y Deep Learning

La Artificial Intelligence (AI), el Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) son tecnologías claves en el área de la ciberseguridad, que tienden a mencionarse sin distinción pero son estructuralmente subsidiarias una de la otra. En efecto, la Inteligencia Artificial es en realidad una disciplina científica como lo es la física; el Aprendizaje Automático es un subgrupo de la Inteligencia Artificial; y el Aprendizaje Profundo lo es del Aprendizaje Automático.

La Inteligente Artificial es una disciplina que se ocupa de crear software y aparatos que sean capaces de solucionar cuestiones de forma creativa, cualidad que había sido solo usufructo del ser humano.

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El Aprendizaje Automático es un área de exploración de la Inteligencia Artificial que suministra a los medios concretos la destreza de adquirir contenido y optimizarlos  de manera autónoma, sobre la base de la experiencia. El sistema, que ya lleva más de veinte años de aplicaciones, comprende una serie de algoritmos que se encargan de discernir problemas.

El Aprendizaje Profundo es un nicho de investigación aún más específico del Aprendizaje Automático que se fundamenta en las redes neuronales para examinar los elementos que comprenden un fenómeno. Su principio arborescente se asemeja a la estructura del pensamiento humano.

Se podría afirmar que una de las tendencias tecnologías más fuertes en torno a la seguridad está directamente vinculada con el Aprendizaje Automático (AA). Si bien todavía falta un buen tiempo para conocer una máquina con la autonomía de un ser humano, en el área del aprendizaje se han dado pasos importantes.

El alto nivel de escaneo y habilidad de detección de variables de esta tecnología son factores claves para la industria de la ciberseguridad, que ya posee una amplia experiencia de aplicaciones con óptimos resultados.

Pero, paradójicamente, la misma tecnología que está siendo usada en los sistemas de ciberseguridad puede usarse del lado contrario. Por ejemplo, un malware diseñado con AA es funcionalmente apto para atacar según la estrategia más adecuada.

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