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Detección avanzada de vulnerabilidades e IA

Este módulo explora la intersección del descubrimiento de vulnerabilidades y la Inteligencia Artificial (IA), centrándose en cómo las técnicas de IA pueden automatizar y mejorar la identificación de vulnerabilidades de seguridad en software y sistemas. Abarca el uso de modelos de aprendizaje automático para predecir y localizar posibles fallos de seguridad, el entrenamiento de la IA con datos históricos de vulnerabilidad y las consideraciones éticas de las pruebas y la explotación automatizadas.

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Chio, Clarence y David Freeman. Machine Learning y Seguridad: Protección de Sistemas con Datos y Algoritmos. Primera edición. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, 2018.

Wang, Bolun, Yuanshun Yao, Bimal Viswanath, Haitao Zheng y Ben Y. Zhao. “Con una gran formación viene una gran vulnerabilidad: los ataques prácticos contra el aprendizaje por transferencia”. En Actas del 27º Simposio de la Conferencia USENIX sobre Seguridad, 1281-97. ARTÍCULO 18. Estados Unidos: Asociación USENIX, 2018.

Anderson, Hyrum S., Jonathan Woodbridge y Bobby Filar. “DeepDGA: Generación y detección de dominios afinados adversarialmente”. arXiv, 2016.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1610.01969

Shirazi, Hossein, Bruhadeshwar Bezawada, Indrakshi Ray y Charles Anderson. “Ataques de muestreo adversario contra la detección de phishing”. En Data and Applications Security and Privacy XXXIII, editado por Simon N. Foley, 11559:83–101. Cham: Springer International Publishing, 2019.

https://doi.org/10.1007/978-3-030-22479-0_5

Erba, Alessandro, Riccardo Taormina, Stefano Galelli, Marcello Pogliani, Michele Carminati, Stefano Zanero y Nils Ole Tippenhauer. “Ataques de ocultación restringida contra detectores de anomalías basados en la reconstrucción en sistemas de control industrial”. En Conferencia Anual de Aplicaciones de Seguridad Informática, 480–95, 2020.

https://doi.org/10.1145/3427228.3427660

Kuleshov, Volodymyr, Shantanu Thakoor, Tingfung Lau y Stefano Ermon. “Ejemplos antagónicos para problemas de clasificación del lenguaje natural”, 15 de febrero de 2018.

https://openreview.net/forum?id=r1QZ3zbAZ

Demetrio, Luca, Battista Biggio, Giovanni Lagorio, Fabio Roli y Alessandro Armando. “Explicación de las vulnerabilidades del aprendizaje profundo a los binarios de malware adversarios”. arXiv, 2019.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1901.03583

Kuppa, Aditya, Slawomir Grzonkowski, Muhammad Rizwan Asghar y Nhien-An Le-Khac. “Ataques de caja negra a detectores de anomalías profundas”. En Actas de la 14ª Conferencia Internacional sobre Disponibilidad, Fiabilidad y Seguridad, 1–10. Canterbury CA Reino Unido: ACM, 2019.

https://doi.org/10.1145/3339252.3339266

Gibert, Daniel, Carles Mateu y Jordi Planes. “El auge del aprendizaje automático para la detección y clasificación de malware: desarrollos de investigación, tendencias y desafíos”. Revista de Redes y Aplicaciones Informáticas 153 (2020): 102526.

https://doi.org/10.1016/j.jnca.2019.102526

Rosenberg, Ihai, Asaf Shabtai, Yuval Elovici y Lior Rokach. “Ataques de aprendizaje automático adversario y métodos de defensa en el dominio de la ciberseguridad”. arXiv, 13 de marzo de 2021.

https://doi.org/10.48550/arXiv.2007.02407

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