Otros productos de investigación

URI permanente para esta colección

https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/45216

Examinar

Examinando Otros productos de investigación por Autor "Díaz López, Daniel Orlando"

Mostrando1 - 2 de 2
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Empowering Cyber Intelligence with Natural Language Processing
    (2023-04-23) Díaz López, Daniel Orlando; Zapata Rozo, Andrés; Campo Archbold, Alejandra
    En esta presentación se muestra como el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), que es una rama de la inteligencia artificial, puede ser aplicable para mejorar un ejercicio de ciberinteligencia sobre grandes volúmenes de datos. Primero se muestra la forma como se puede convertir texto no estructurado en un formato procesable por un modelo NLP, como por ejemplo el texto proveniente de tweets o post dentro la deep web, foros de hacking o redes sociales en general. También se muestra ejemplos de modelos NLP que son capaces de identificar intenciones, sentimientos, entidades, tópicos, entre otros a partir de un texto de entrada. Este tipo de modelos son los mismos utilizados en soluciones de análisis de texto como ChatGPT o Bing Chat. Segundo, se muestra cómo los modelos de NLP pueden usarse dentro de un ciclo de ciberinteligencia que contiene una identificación de un escenario, unos recolectores, modelos de análisis de datos y generación de información accionable. De esta forma se demuestra que NLP puede ayudar de manera directa a mejorar la detección de escenarios de interés para la seguridad nacional como aquellos asociados a la radicalización de individuos, la instigación a la violencia, la promoción de la desestabilización de un estado, la distribución de contenido ciberterrorista, entre otros. El foco de está parte de la presentación esta centrado en un fenómeno conocido como Manipulación Social Hostil (HSM) que consiste en la persuasión de la población por parte de un actor de amenaza, con el fin de incitarlo a generar violencia contra un objetivo. Adicionalmente, se muestran los resultados de toxicidad detectados con estos modelos en el marco de las últimas elecciones al congreso de los Estados Unidos, realizadas el pasado 8 de noviembre del 2022. Fruto de estos resultados, se podrán investigar el fenómeno de terrorismo interno proveniente de grupos radicales dentro de los Estados Unidos. Esta parte de la presentación es derivada de una investigación realizada en conjunto entre los speaker y personal del Center for Cybersecurity de la Universidad de Nueva York. Finalmente, en esta presentación se muestran los resultados de la aplicación de un ciclo de ciberinteligencia sobre un escenario en el que se presume hubo Manipulación Social Hostil en un país latinoamericano. En este ejercicio se recorrerá el ciclo de ciencia de datos fundamentado en la recolección, preprocesamiento, modelamiento y despliegue de una solución de analítica de datos.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Securing systems with Chaos Engineering and Artificial Intelligence
    (2023-04-22) Díaz López, Daniel Orlando; Bedoya, Martín; Palacios Chavarro, Sara
    En esta presentación se muestra la forma como la Ingeniería del Caos para Ciberseguridad (SCE, Security Chaos Engineering) y el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, Natural Language Processing) pueden integrarse para construir un sistema de detección de vulnerabilidades en las aplicaciones. Primero, se muestra la forma como SCE aporta a la identificación de estrategias de ataque contra un sistema de información. Se muestran los fundamentos de esta novedosa técnica de ordenamiento de técnicas, tácticas y procedimientos (TTP) que viene siendo usada a nivel mundial por diferentes compañías en el mundo como Gremlin y Verica para ofrecer un servicio de ciberseguridad diferencial. Se aclarará que SCE no compite con las técnicas tradicionales de pentesting sino que las complementa, aportando una dinámica liderada por el mismo equipo de seguridad de las organizaciones. En esta presentación también se muestra cómo se implementa SCE a partir del método científico, árboles de ataque y el principio de observabilidad. Segundo, se muestra como el Procesamiento de Lenguaje Natural, que es una de las ramas de la Inteligencia Artificial, puede ser utilizado para identificar amenazas en las historias de usuario de una solución de software, con el objetivo de detectar de manera temprana vulnerabilidades en el desarrollo y proponer controles de seguridad. Finalmente se presentará una propuesta de solución que permite a través de un modelo NLP reconocer las estrategias de ataque que se pueden aplicar a través de SCE. En conjunto, estos dos componentes serán capaces de ofrecer a un analista de ciberseguridad información accionable sobre las estrategias que un atacante podría usar para explotar una aplicación y lo orientará en la priorización de las medidas correctivas a implementar. Presentación realizada en la conferencia de ciberseguridad BSIDES 2023, el 22 de abril del 2023, en Bogotá, Colombia