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© Luca Locatelli

Artificial Intelligence

Desde los algoritmos de analisis de analisis y administración del Big Data, hacia las nuevas fronteras de Sigint/Techint, la inteligencia artificial aparece como una actor de confrontación y reto en los que aquellos involucrados en la selección, mantenimiento, administración y protección de los sistemas de seguridad e información en general tienen que ser capaces de lidiar.

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Las amenazas criminales cada vez más complejas, con cada vez mas conocimiento acerca de internet y la virtualización, impone un conocimiento preciso de los caminos e instrumentos capaces de un contraste eficaz y de una capacidad igualmente eficaz de defensa y seguridad de los intereses nacionales.
Aunque lejos de los falsos mitos y de la idea aún futurista de inteligencias artificiales capaces de replicar la absoluta supremacía humana, somos muy conscientes de la utilidad de tal instrumento en la automatización y escalabilidad de los productos informáticos así como en la aceleración de los procesos mecánicos, tanto físicos como simplemente matemáticos.

Bitcorp cree que la implementación de sistemas expertos de Inteligencia Artificial y Redes Neuronales, en el campo de los Sistemas de Seguridad y detección automatizada, es fundamental. Por lo que la consecuente investigación y desarrollo de productos y métodos relacionados con la IA se orienta principalmente a desarrollar vías y prácticas en relación con aspectos más generales en los que puede encontrar una ubicación práctica, tales como:

  • modelos, estructuras y morfogénesis, es decir, la topología para el análisis de big data;
  • .
  • Dominios criptográficos: el problema del anonimato;
  • Técnicas de esteganografía y criptografía en las comunicaciones: distribución, integridad y consenso;
  • Dark y Deep web: los procesos de distribución e influencia;
  • Blockchain y cadena de grafos: integridad de las transacciones/comunicaciones, confianza, consentimiento, grafos relacionales y redes neuronales para la verificación de datos y fuentes (fuentes y fake news);
  • Apoyo a la decisión combinada (hombre/máquina);
  • Reconocimiento de patrones y procesamiento de imágenes a gran escala;
  • Computación de alto rendimiento, algoritmos genéricos y cuánticos.

El análisis topológico/matemático de los modelos es ahora esencial para aumentar el rendimiento analítico y la penetración de la información, teniendo en cuenta también las dificultades del cálculo criptográfico.

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