{"id":80511,"date":"2025-02-27T10:49:30","date_gmt":"2025-02-27T10:49:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/?p=80511"},"modified":"2025-02-27T11:02:35","modified_gmt":"2025-02-27T11:02:35","slug":"una-investigacion-de-la-ull-traslada-algoritmos-tradicionales-al-mundo-cuantico-para-identificar-ataques-de-ciberseguridad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/2025\/una-investigacion-de-la-ull-traslada-algoritmos-tradicionales-al-mundo-cuantico-para-identificar-ataques-de-ciberseguridad\/","title":{"rendered":"Una investigaci\u00f3n de la ULL traslada algoritmos tradicionales al mundo cu\u00e1ntico para identificar ataques de ciberseguridad"},"content":{"rendered":"

La ciberseguridad se ha convertido en un elemento transversal que afecta a todos los aspectos de la vida cotidiana. Desde nuestros datos personales hasta las infraestructuras cr\u00edticas que aportan elementos indispensables para que la ciudadan\u00eda pueda verse afectada por un ciberataque.<\/p>\n

Ante esta situaci\u00f3n, es imprescindible desarrollar t\u00e9cnicas cada vez m\u00e1s complejas para proteger la informaci\u00f3n, pero tambi\u00e9n para detectar y prevenir todo tipo de accesos maliciosos. En este campo, la aplicaci\u00f3n de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning o ML, en su versi\u00f3n anglosajona) permite anticiparse a muchas situaciones cr\u00edticas, por lo que su estudio en el contexto acad\u00e9mico es fundamental.<\/p>\n

Dentro de esta l\u00ednea de estudio, la incipiente disciplina de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica abre un nuevo y fascinante campo de trabajo donde los principios de la f\u00edsica cu\u00e1ntica se aprovechan para poner a nuestra disposici\u00f3n una capacidad de c\u00f3mputo dif\u00edcilmente alcanzable con la computaci\u00f3n cl\u00e1sica.<\/p>\n

\"\"<\/a>

Carlos Rosa y Pino Caballero en un congreso en Washington.<\/p><\/div>\n

El trabajo realizado y publicado en la revista Optimization and Engineering<\/a>, editada por Springer, que firma el doctorando de la Universidad de La Laguna Carlos Rosa Remedios<\/a> tutorizado por la catedr\u00e1tica Pino Caballero Gil<\/a>, parte de este punto para explorar terrenos a\u00fan poco estudiados, como es trasladar al mundo cu\u00e1ntico los algoritmos tradicionales de aprendizaje autom\u00e1tico, analizando su capacidad para identificar determinados ataques de ciberseguridad.<\/p>\n

Esto lleva aparejado un proceso laborioso que comienza con la obtenci\u00f3n de un conjunto de datos (dataset) que aglutine informaci\u00f3n sobre ataques ya realizados, donde se identifican una serie de variables, denominadas caracter\u00edsticas, que permiten caracterizar el posible ataque frente a una situaci\u00f3n de normalidad, asignando a cada conjunto de valores una etiqueta que nos dice si corresponden a un ataque o no.<\/p>\n

Pero al utilizar computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, ese conjunto de datos requiere unas condiciones especiales, por lo que ha sido necesario aplicar diferentes t\u00e9cnicas antes de su uso en el mundo cu\u00e1ntico: conversi\u00f3n de variables alfanum\u00e9ricas a num\u00e9ricas, ajuste de la cantidad de caracter\u00edsticas disponibles (lo que se conoce como ajuste de la dimensionalidad) o control del balanceo (asegurar que, aproximadamente, tengamos los mismos datos que reflejen un ataque que los que reflejan situaciones de normalidad). Para facilitar la comprensi\u00f3n del trabajo se ha incluido una secci\u00f3n donde se detallan tanto los principios b\u00e1sicos de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica como la base matem\u00e1tica de los diferentes algoritmos usados posteriormente.<\/p>\n

Tras este proceso, se desarrolla una minuciosa metodolog\u00eda para implementar en el contexto cu\u00e1ntico los algoritmos de machine learning (lo que se conoce como Quantum Machine Learning o QML).\u00a0 En primer lugar, se ha realizado un mapeo de caracter\u00edsticas, transformando los datos cl\u00e1sicos del dataset en estados cu\u00e1nticos, usando la unidad fundamental de trabajo: el qubit. Posteriormente se aplica un circuito cu\u00e1ntico parametrizado o ansatz y se emplea un algoritmo de optimizaci\u00f3n que termina de conformar el proceso de QML.<\/p>\n

En este trabajo se analizan desde el punto de vista cu\u00e1ntico tres problemas de ciberseguridad, como son la detecci\u00f3n de programas maliciosos (malware) en sistemas Android, el correo Spam y el Phising en p\u00e1ginas web.<\/p>\n

Adem\u00e1s de detallar de forma precisa todos los pasos y t\u00e9cnicas necesarias para llevar un dataset tradicional hacia la aplicaci\u00f3n de algoritmos de QML, el principal foco de estudio ha sido identificar las combinaciones \u00f3ptimas entre los algoritmos disponibles en cada etapa del proceso.<\/p>\n

Esto ha llevado a realizar un amplio an\u00e1lisis comparativo entre las diferentes combinaciones de algoritmos empleados en QML, obteniendo en algunas de ellas resultados que muestran precisiones cercanas a los algoritmos de Ml cl\u00e1sico. Teniendo en cuenta el tiempo de evoluci\u00f3n de los algoritmos cl\u00e1sicos y compar\u00e1ndolo con la casi incipiente disciplina del Quantum Machine Learning, esto supone un avance significativo que hace prever un futuro prometedor en este campo.<\/p>\n

A su vez, se han confrontado las arquitecturas de los procesadores x86 de INTEL con las de los procesadores ARM (en este caso, la arquitectura SILICON de APPLE) obteniendo de forma generalizada una reducci\u00f3n del tiempo de c\u00f3mputo apreciable cuando se utiliza esta \u00faltima, lo que abre la puerta a futuras l\u00edneas de trabajo sobre esta arquitectura.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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