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Métodos de inteligencia artificial que favorecen y que protegen los datos

Es un hecho que la inteligencia artificial acelerará la explosión de datos e información privada que ya estamos experimentando con el boom de los teléfonos inteligentes y otros dispositivos. La variedad y la velocidad con el que se expanden los datos y la información sensible, hoy en día, ha puesto en el centro del debate político y ético el desarrollo de ciertas tecnologías. 

Gran parte del análisis de datos sensibles que se hace en la actualidad. Como los algoritmos de búsqueda, los motores de recomendación y la publicidad en las redes sociales, se basan en el aprendizaje automático. Pero, ¿cómo ser responsables con las políticas de protección de datos?

Sistemas para recabar información que cumplen la protección de datos

A medida que la inteligencia artificial (IA) evoluciona, también aumenta la capacidad de utilizar la información personal. Hasta tal punto que puede interferir con la protección de esos datos críticos. Y es que el análisis de la información personal no solo se ha multiplicado sino que cada vez es un bien más preciado y reclamado.

Hoy en día, los cibercriminales están lanzando y esparciendo el malware con la ayuda de ataques automatizados. Mientras las empresas usan las mismas técnicas manuales para detectar el peligro. Al final, se produce una descompensación a favor de los «malos». Puede ser peligroso usar las técnicas tradicionales porque consumen mucho tiempo para detectar intrusiones y les da a los cibercriminales alas para lanzar sus ataques.

Para afrontar estos desafíos, las empresas están profundizando en el uso de inteligencia artificial en sus operaciones de gestión de ciberseguridad. Este sistema es útil para predecir los riesgos y tomar medidas, tanto defensivas como ofensivas. A veces, pueden entrar en conflicto con la protección de los datos, pero otras veces, los proyectos encuentran un equilibrio entre el uso y la defensa de la información privada.

¿Por qué es importante la eficiencia en el procesamiento de datos?

Factor de identificación de riesgos

La IA se puede utilizar en el sistema de comunicaciones cloud cuando se utilicen dispositivos inteligentes (móviles, tabletas, relojes, etc.). La identificación de amenazas se centra cuando la rapidez con la que se llevan a cabo los ataques produce problemas de mantenimiento de esa seguridad en la empresa. Cuanto más herramientas digitales tenga la empresa, mayor será su desafío en ese sentido, ya que la superficie susceptible de ser atacada, será mayor.

Por tanto, es necesario automatizar las medidas de seguridad tradicionales con la ayuda de la tecnología avanzada. Los motores de aprendizaje humano-máquina son más útiles para automatizar la recopilación de datos, ya que son capaces de aprender del negocio y saben cuándo hay una amenaza real y cómo puede impactar en la empresa. Por ejemplo, los algoritmos avanzados de aprendizaje desempeñan un papel muy importante a la hora de saber cómo actuar frente a un riesgo concreto.

Anticipación frente a ataques

Hoy en día, para cierto tipo de empresas es muy difícil reforzar al equipo de seguridad, responsable de identificar las brechas de seguridad y remediarlas. Por eso, las organizaciones pueden utilizar la inteligencia artificial programada para que sea capaz de anticiparse a los incidentes de seguridad. De esta manera, la intervención humana se destina únicamente para aquellos casos más graves.

No hay que olvidar que este modelo también tiene sus contras. Por ejemplo que el aprendizaje automático no supervisado puede acabar fatigando al sistema y el resultado es es que se vuelva menos eficiente. Por tanto, a la tecnología hay que verla como una ayuda para reducir el tiempo de reparación de los equipos y prevenirlo frente a algunas ataques. Pero no como sustituta absoluta de los profesionales.

Hemos llegado a un punto en el que el volumen masivo de datos ha provocado que sea inmanejable, desde el punto de vista de los humanos. Al final, los departamentos de seguridad de configura como un tándem en el que la máquina llega donde no lo hace la persona, y viceversa.

Cumplimiento automatizado

Algunos juristas creen que la necesidad de automatizar formas de regulación en un mundo muy digital, es inevitable. Sin embargo, otros creen que codificar leyes es algo peligroso porque estas son argumentativas y cambian según la sociedad cree lo que es correcto o justo.

Mientras se debate esto, existen muchos proyectos en marcha que intentan armonizar y mejorar ciertas formas de cumplimiento automatizado. Al trabajar con datos personales y compartir información, se puede automatizar diferentes pasos en la cadena de valor con respecto a la preservación de la privacidad. Esto no debe interpretarse como un intercambio de datos desprotegidos. porque hay muchas inspecciones de seguridad que se toman antes del intercambio.

En definitiva, el cumplimiento utilizando inteligencia artificial y protegiendo los datos no solo es posible, sino también, recomendable.

¿Qué estudiar para trabajar como científico de datos?

Aprender con Big Data

Otro de los métodos en los que se puede aunar IA y protección de datos es el aprendizaje. Utilizando la denominada «computación multipartita«, existen numerosos proyectos de formación seguros. Este concepto no hace referencia a una tecnología en concreto. Sino a un kit de diferentes soluciones que se basa en la idea de compartir análisis o resultados en lugar de datos, directamente.

¿Cómo se logra esto? Pues desarrollando mecanismos basados en la encriptación o la transformación de datos para crear un espacio computacional compartido. Este espacio actúa como un tercero de confianza, antes esto solía ser una forma de entidad legal física y ahora puede ser un ente digital, como hemos visto.

La ventaja de este espacio es que solo se pueden compartir datos agregados o análisis computados de forma local. Así se puede trabajar de forma colaborativa. Incluso con partes menos confiables, sin tener que compartir los datos personales. También hay que tener en cuenta alguna de las desventajas de esto, y es que no funciona bien para todos los análisis de datos y puede afectar negativamente al rendimiento del equipo.

En definitiva, el intercambio de información ha contribuido a que se vigile especialmente el uso de los datos personales. Así como su análisis y acceso. Los sistemas de inteligencia artificial han evolucionado para poder crear mecanismos donde se aprovechen su potencial, al mismo tiempo que se hace un uso responsable de los datos. En el master en big data, la inteligencia artificial es uno de sus puntos más importantes, ¡pídenos más información!

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La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos capaces de crear máquinas con las mismas capacidades que el ser humano.