El género de ciencia ficción es uno que aborda diversos temas, y uno de los más recurrentes es la inteligencia artificial. Con la evolución en este campo, las inteligencias artificiales están más cerca de ser una realidad cotidiana. En este contexto, el cine ha sido un medio para explorar algunas de las consecuencias de esta evolución tecnológica.
Por eso, ha sido retratado en muchas películas a lo largo de los años. Desde robots peligrosos hasta sistemas operativos de inteligencia artificial que desarrollan sentimientos, estas Películas Inteligencia Artificial han capturado la imaginación del público y han explorado los desafíos éticos y morales que surgen cuando la tecnología avanza más allá de nuestra comprensión.
En este artículo, se presenta una lista de películas que tratan el tema de la inteligencia artificial de manera relevante, ordenadas cronológicamente. Cada una de estas películas ofrece una perspectiva única sobre este tema, y es una forma de reflexionar sobre el futuro de la tecnología y su impacto en la sociedad. Además, se incluyen información como el año de estreno y la sinopsis
Esperamos que este artículo sea de ayuda para aquellos interesados en conocer más sobre las películas que tratan el tema de la inteligencia artificial y que fomente una discusión sobre este tema. ¡Anímese a dar su opinión y a ampliar esta lista de opciones!
Indice peliculas de inteligencia artificial
Historia de las películas sobre inteligencia artificial
Las películas sobre inteligencia artificial tienen una larga historia que se remonta a la década de 1920 con la película de ciencia ficción clásica «Metropolis». Desde entonces, el género ha evolucionado y ha explorado diferentes aspectos de la inteligencia artificial, desde robots despiadados hasta sistemas operativos de inteligencia artificial que desarrollan sentimientos.
En los años 60 y 70, la tecnología y la ciencia ficción estaban en pleno auge, y las películas sobre inteligencia artificial reflejaron esto. «2001: A Space Odyssey» (1968) presentó un supercomputer llamado HAL 9000 que se vuelve incontrolable y amenaza la vida de los astronautas a bordo de una misión a Júpiter. «A Clockwork Orange» (1971) también exploró la relación entre la inteligencia artificial y la libertad individual.
En los años 80 y 90, las películas sobre inteligencia artificial continuaron explorando los desafíos éticos y morales que surgen con la tecnología avanzada. «Blade Runner» (1982) presentó un futuro distópico en el que los robots se han vuelto incontrolables y los humanos deben perseguirlos y destruirlos. «The Terminator» (1984) presentó a un robot despiadado enviado desde el futuro para destruir a un líder humano.
En la década de 2000, las películas sobre inteligencia artificial continuaron abordando los desafíos éticos y morales que surgen con la tecnología avanzada. «Her» (2013) exploró la relación entre un hombre solitario y un sistema operativo de inteligencia artificial diseñado para satisfacer todas sus necesidades emocionales. «Ex Machina» (2014) examinó la ética de crear vida artificial y la forma en que esta tecnología puede ser utilizada para controlar y oprimir a la humanidad.
En resumen, las películas sobre inteligencia artificial han evolucionado y han explorado diferentes aspectos de la tecnología a lo largo de los años, desde robots despiadados hasta sistemas operativos de inteligencia artificial que desarrollan sentimientos. Estas películas han capturado la imaginación del público y han hecho que reflexionemos sobre los desafíos éticos y morales que surgen cuando la tecnología avanza más allá de nuestra comprensión.
¿Qué películas tratan sobre inteligencia artificial?
La mayoría de estas películas exploran el tema de la inteligencia artificial y su impacto en la sociedad humana. Desde robots peligrosos que amenazan la existencia humana hasta robots con conciencia y emociones, estas películas retratan la complejidad y los desafíos éticos que surgen cuando la tecnología avanza más allá de nuestra comprensión.
1- Metropolis (1927)– Esta película de ciencia ficción clásica explora las tensiones entre los trabajadores oprimidos y la élite privilegiada de una futurista ciudad futurista. La inteligencia artificial juega un papel importante en la trama, ya que un hombre construye una robot con forma humana para ayudar a controlar a los trabajadores. Sin embargo, la creación se vuelve incontrolable y comienza a amenazar la paz y la armonía de la ciudad.
2- Blade Runner (1982)– Un cazarrecompensas de la policía de Los Ángeles debe encontrar y «retirar» a un grupo de replicantes, robots altamente avanzados, que han vuelto a la Tierra.
Películas Inteligencia Artificial – War Games (1983)
3- War Games (1983) – Un joven hacker accidentalmente inicia un juego de guerra nuclear con un ordenador de defensa de la nación, creyendo que es un juego.
Películas Inteligencia Artificial- The Terminator (1984)
4- The Terminator (1984) – Un cyborg viaja desde el futuro para asesinar a Sarah Connor, la madre del futuro líder de la resistencia humana contra las máquinas.
A.I. Artificial Intelligence (2001) – Un robot con la capacidad de amar es enviado por su creador en una misión para encontrar la forma de convertirse en humano.
Películas Inteligencia Artificial – I, Robot (2004)
5- I, Robot (2004) – Un detective del departamento de policía de Chicago investiga un caso que parece involucrar a un robot, lo que va en contra de las tres leyes de la robótica.
Películas Inteligencia Artificial – The Matrix (1999)
6- The Matrix (1999) – Un programador de computadoras descubre que la realidad en la que vive es en realidad una simulación controlada por máquinas.
Películas Inteligencia Artificial – Wall-E (2008)
7- Wall-E (2008) – Un robot de limpieza solitario en un futuro post-apocalíptico trata de encontrar su propósito mientras ayuda a un robot explorador en su misión.
Películas Inteligencia Artificial- Her (2013)
8- Her (2013) – Un hombre solitario desarrolla una relación romántica con un sistema operativo de inteligencia artificial diseñado para satisfacer todas sus necesidades emocionales.
Películas Inteligencia Artificial- The Imitation Game (2014)
9- The Imitation Game (2014) – La historia verdadera del matemático Alan Turing y su equipo, que desarrollaron una máquina para descifrar los códigos secretos de la Alemania Nazi durante la Segunda Guerra Mundial.
10- Automata (2014) – Un agente de seguridad de un futuro distópico se enfrenta a una decisión épica cuando descubre un robot que ha evolucionado por sí mismo, violando las leyes de robótica establecidas.
11- Chappie (2015) – Un robot de policía es dado conciencia y la capacidad de aprender, llevando a conflictos éticos y morales entre sus creadores y aquellos que quieren utilizarlo para sus propios fines.
The Circle (2017) – The Circle (2017)
12- The Circle (2017) – Una joven es contratada por una empresa de tecnología de vanguardia, pero pronto descubre que la empresa está desarrollando tecnología de inteligencia artificial para controlar a la sociedad y proteger sus intereses.
Conclusion
En resumen, las películas sobre inteligencia artificial nos brindan una visión futurista de cómo la tecnología puede afectar nuestra sociedad y nuestra forma de vida.
A través de estas historias, podemos reflexionar sobre los desafíos éticos que surgen cuando la tecnología avanza y considerar cómo podemos asegurarnos de que la inteligencia artificial sea utilizada de manera responsable y ética en el futuro.
Además, estas películas también nos brindan la oportunidad de imaginar un futuro posible y reflexionar sobre cómo queremos que evolucione la tecnología en el futuro.
Conoces a alguna otra pelicula que puede ser una buena referencia?
La automatización y la inteligencia artificial (IA) son tecnologías disruptivas, con una ración de innovación y una velocidad muy altas, con el potencial de revolucionar muchas industrias, y cambiar en el proceso, la forma en que vivimos y trabajamos.
A medida que las máquinas y los algoritmos se vuelven más capaces de realizar tareas que antes se consideraban dominio exclusivo de los humanos, es importante considerar el impacto sobre el empleo y las capacidades humanas.
En este artículo, intentaré tao analizar y proporcionar una visión general del impacto potencial que la automatización y la IA podrían tener en el empleo, incluyendo el desplazamiento de puestos de trabajo, los cambios en la demanda de ciertos tipos de habilidades, y su más que potencial impacto en las poblaciones más vulnerables con menos acceso a la educación y la tecnología.
También discutiré los pasos que se pueden dar para mitigar los impactos negativos y la importancia de considerar estos impactos a medida que la sociedad avanza en el desarrollo y despliegue de estas tecnologías.
I. Definición de automatización e IA
La automatización se refiere al uso de tecnología, como ordenadores y robots, para realizar tareas que antes realizaban los humanos, mientras que la inteligencia artificial (IA) es un subconjunto de la automatización que implica el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas y la toma de decisiones.
II. Perspectiva general de las posibles repercusiones sobre el empleo y las capacidades humanas
La automatización y la IA tienen el potencial de tener un impacto significativo en el empleo en un futuro muy próximo.Hemos visto en el último año, hemos visto una explosión de la aplicación de las tecnologías de IA en varios campos como la generación de imágenes, texto y música.
Por un lado, la automatización y la IA podrían provocar el desplazamiento de puestos de trabajo, ya que las máquinas y los algoritmos son capaces de realizar tareas que antes hacían los humanos, lo que provocaría una disminución de la demanda de determinados tipos de empleos y una reducción de los salarios de los trabajadores en esos campos.
Por otro lado, la IA podría provocar una disminución de la demanda de determinados tipos de competencias humanas, como el trabajo repetitivo o rutinario, y un gran aumento de la demanda de otras competencias, como la programación, el análisis de datos y la IA/aprendizaje automático.
También existen preocupaciones éticas sobre su impacto en habilidades humanas como la creatividad, el pensamiento crítico y la resolución de problemas, lo que podría llevar a una disminución del nivel general de habilidades necesarias en diferentes campos tradicionalmente asociados a los humanos.
Además, las poblaciones vulnerables, como los trabajadores poco cualificados y los de los países en desarrollo, pueden verse desproporcionadamente afectadas por el desplazamiento de puestos de trabajo y tener dificultades para adquirir nuevas competencias que les permitan adaptarse a la evolución del mercado laboral.
III. Desplazamiento del empleo
La automatización y la inteligencia artificial (IA) tendrán sin duda un impacto significativo en el mercado laboral que provocará el desplazamiento de empleo de ciertos tipos de trabajadores cuyas tareas son más podadas (repetitivas) al ser sustituidas por la IA. En esta sección, intentaré examinar cómo la automatización y la IA podrían provocar el desplazamiento de puestos de trabajo, y qué sectores y puestos de trabajo se verán probablemente más afectados. Paralelamente, exploraré algunas soluciones posibles y potenciales para mitigar los efectos negativos del desplazamiento de puestos de trabajo causado por este conjunto de tecnologías.
automatización y la inteligencia artificial
i. Cómo la automatización y la IA podrían provocar el desplazamiento de puestos de trabajo
La automatización y la IA conducirán al desplazamiento de puestos de trabajo de varias formas aún por identificar plenamente. A medida que las máquinas y los algoritmos se vuelvan más y más avanzados y sean capaces de realizar tareas que antes hacían los humanos, podemos esperar una disminución progresiva de la demanda de ciertos tipos de puestos de trabajo. Esto ocurrirá horizontalmente en sectores como el manufacturero, donde los robots y la tecnología de automatización se utilizan cada vez más para realizar tareas como el ensamblaje y la soldadura. Además, la automatización y la IA podrían provocar el desplazamiento de puestos de trabajo en industrias de servicios como el transporte, donde los coches autoconducidos y los drones podrían sustituir potencialmente a los conductores y pilotos humanos.
Otra forma en la que la automatización y la IA podrían provocar el desplazamiento de puestos de trabajo es a través de la automatización de ciertas tareas dentro de algunos empleos. Por ejemplo, el trabajo de un representante de atención al cliente podría automatizarse parcialmente mediante el uso de chatbots con IA, lo que provocaría una disminución de la demanda de representantes de atención al cliente. Como resultado de estos cambios, podría haber varios impactos en los puestos de trabajo, como una disminución de los salarios de los trabajadores en los campos afectados por la automatización y la IA. Esto podría llevar a dificultades financieras para las personas que se ven desplazadas de sus puestos de trabajo, y que pueden tener dificultades para encontrar un nuevo empleo o adquirir nuevas habilidades que les permitan adaptarse al cambiante mercado laboral.
ii. Impacto potencial sobre los salarios y las oportunidades de empleo en sectores específicos
Fabricación: Las tecnologías de automatización, como los robots y los sistemas de automatización, se utilizan cada vez más en la industria manufacturera para realizar tareas como el ensamblaje, la soldadura y el embalaje. Esto podría acabar provocando el desplazamiento de puestos de trabajo para los trabajadores de estos campos de actividad. Transporte: Los coches autoconducidos y los drones pueden tener el potencial de sustituir a los conductores y pilotos humanos, lo que llevaría a una reducción del número de oportunidades de empleo en estos campos. Comercio minorista: Las tecnologías de automatización, como los sistemas de autofacturación y los sistemas de gestión de inventarios, podrían acabar afectando a los trabajadores del comercio minorista. Atención al cliente: El uso de chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA podría afectar jon oportunidades para los representantes de servicio al cliente. Introducción de datos: La automatización y el software impulsado por IA podrían afectar a las personas que trabajan en la entrada de datos y el procesamiento de datos.
iii. Posibles soluciones.
Políticas gubernamentales, como programas de reciclaje y educación para los trabajadores, y políticas de apoyo a los trabajadores y las comunidades afectadas por el desplazamiento de puestos de trabajo. Invertir en investigación y desarrollo para mejorar la automatización y la tecnología de IA de manera que se creen nuevos puestos de trabajo y oportunidades. Animar a las empresas a invertir en sus plantillas y a prepararse para los cambios que traerán consigo la automatización y la IA.
IV. Impacto en las competencias humanas
A medida que la automatización y la IA siguen avanzando, se hace más importante considerar el impacto potencial sobre la demanda de competencias humanas. En esta sección, trataré de explorar cómo la IA podría conducir a una disminución de la demanda de ciertos tipos de habilidades humanas y al aumento potencial de la demanda de otros tipos de habilidades. También consideraré las posibles preocupaciones éticas asociadas a la posible disminución del uso de capacidades humanas como la creatividad y el pensamiento crítico a medida que empiecen a ser sustituidas por funciones más basadas en las máquinas.
i. Cómo la IA podría provocar una disminución de la demanda de determinados tipos de competencias humanas
Se espera que la IA provoque un descenso gradual (también rápido, pero no del 100%, ya que aún carece de cierta calidad y fiabilidad) de la demanda de determinados tipos de capacidades humanas. Por ejemplo, a medida que las máquinas mejoren en la realización de ciertas tareas que requieren un trabajo repetitivo o rutinario, la demanda de personas con esas habilidades podría llegar a disminuir. Otro ejemplo sería el de industrias como la fabricación, el transporte y el servicio al cliente, que ya están experimentando un aumento de la automatización, lo que ya ha provocado una importante disminución de la demanda de aquellos trabajadores que realizan tareas repetitivas y de escaso valor añadido, como el trabajo en cadenas de montaje y las operaciones en centros de llamadas. Además, la automatización también podría reducir la necesidad de ciertos tipos de trabajo manual, como la introducción de datos y la contabilidad, lo que podría afectar a los empleos de muchos trabajadores poco cualificados. En el transporte, aunque todavía no afecta directamente, el auge de los vehículos autónomos podría acabar provocando una gran disminución de los conductores humanos.
ii. El aumento potencial de la demanda de otros tipos de cualificaciones
Aunque he abordado en primer lugar el impacto negativo de estas tecnologías en la oferta de empleo, también se espera que pueda producirse un aumento de la demanda de otros tipos de habilidades, como las relacionadas con la programación, el análisis de datos y el aprendizaje automático, impulsado por la necesidad de los empleadores de un nuevo conjunto de habilidades y conocimientos. A medida que las máquinas y los algoritmos se vuelvan más avanzados, habrá una creciente necesidad de profesionales que puedan diseñar, programar y mantener este tipo de sistemas y tecnologías. Además, otros muchos puestos de trabajo requerirán el uso de la analítica de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, lo que exigirá personas con las habilidades técnicas y los conocimientos necesarios para manipular y analizar cómo aplicar estas tecnologías para aportar valor añadido a las empresas.
iii. Preocupaciones éticas sobre el impacto en capacidades humanas como la creatividad y el pensamiento crítico
La aplicación actual de la IA en el último año ya ha generado muchas preocupaciones y sospechas éticas, la mayoría de ellas asociadas a los derechos de propiedad intelectual, pero que sin duda se ampliarán a medida que la IA se aplique cada vez en más sectores de actividad.
Por ejemplo, a medida que las máquinas y los algoritmos mejoren en la realización de tareas, la necesidad de habilidades humanas como la creatividad, el pensamiento crítico y la resolución de problemas puede llegar a disminuir, lo que a su vez podría conducir a una disminución del nivel general de habilidades necesarias, que en última instancia afectaría a la capacidad de nuestra sociedad para innovar y adaptarse a nuevos retos, o disminuyendo la motivación para seguir cursos educativos más creativos y formaciones asociadas a actividades creativas.
Además, si competencias humanas como la creatividad, el pensamiento crítico y la resolución de problemas no se valoran o recompensan en el mercado laboral, puede disuadirse a las personas de desarrollarlas, lo que podría tener consecuencias negativas a largo plazo para la sociedad.
Conclusión
En conclusión, la automatización y la IA son tecnologías en rápida evolución que tienen el potencial de afectar significativamente al empleo y a las capacidades humanas. Por un lado, podrían provocar el desplazamiento de puestos de trabajo y la disminución de la demanda de determinados tipos de empleo, especialmente en sectores como la fabricación, el transporte, el comercio minorista, el servicio de atención al cliente y la introducción de datos.
Por otro lado, la IA podría provocar un aumento de la demanda de determinadas competencias, como la programación, el análisis de datos y la IA/aprendizaje automático. Las poblaciones vulnerables, incluidos los trabajadores poco cualificados y los de los países en desarrollo, pueden verse desproporcionadamente afectados. Es importante tener en cuenta el impacto potencial sobre las capacidades humanas, como la creatividad, el pensamiento crítico y la resolución de problemas.
Para mitigar los efectos negativos del desplazamiento de puestos de trabajo, las políticas gubernamentales, la inversión en I+D y el desarrollo de la mano de obra por parte de las empresas podrían desempeñar un papel crucial.
Los aspectos más destacados son:
La inteligencia artificial desempeña un papel cada vez más importante en diversos sectores, como la sanidad, las finanzas y el comercio minorista.
La IA es capaz de analizar grandes cantidades de datos y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ellos, lo que la convierte en una valiosa herramienta para las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva.
Sin embargo, la IA también plantea problemas éticos, como la privacidad y la responsabilidad.
Los gobiernos y las organizaciones están tomando medidas para regular la IA y garantizar que se utilice de forma responsable y ética.
Un ejemplo de esta regulación es el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea, que establece directrices sobre cómo las empresas deben recopilar, almacenar y utilizar los datos.
Otro ejemplo es la Partnership on AI, una organización sin ánimo de lucro que reúne a empresas, académicos y defensores para desarrollar directrices éticas para la IA.
A pesar de estos esfuerzos, la regulación de la IA sigue planteando retos, como determinar quién es responsable de las acciones de un sistema de IA y cómo equilibrar la innovación con la protección.
A medida que la IA sigue desempeñando un papel más importante en nuestras vidas, es importante garantizar que se utiliza de manera responsable y ética, y que los beneficios de esta tecnología se equilibran con los riesgos potenciales.
Para más articulos interesantes sobre tecnologia, no dudes en leer nuestro blog.
Ciberseguridad y seguridad de la información: Una análisis introductoria
«¿Hay diferencia entre ciberseguridad y seguridad de la información?» No sólo es una buena pregunta, sino que la hemos escuchado muchas veces. La ciberseguridad y la seguridad de la información están tan relacionadas que a menudo se consideran sinónimos. Sin embargo, hay una serie de distinciones importantes entre ambos.
A continuación explicamos estas distinciones, destacamos algunas áreas clave de solapamiento y explicamos por qué esta distinción y el desarrollo de estas definiciones son importantes en el ámbito de la seguridad.
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¿Qué es la seguridad de la información?
La seguridad de la información (o «InfoSec») es otro nombre para la «seguridad de los datos». Significa que, como profesional de la seguridad de la información, centra su atención en la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de los datos. (La mayoría de los datos empresariales modernos se almacenan electrónicamente en servidores, ordenadores de sobremesa, portátiles o en algún lugar de Internet, pero hace 10 años, antes de que toda la información sensible se pusiera en línea, se almacenaba en archivadores. Sin embargo, hace 10 años, antes de que toda la información sensible se pusiera en línea, se almacenaba en archivadores.
La seguridad de la información es algo más amplio que la ciberseguridad, ya que pretende garantizar la seguridad de todo tipo de datos. Así que es posible convertirse en un experto en seguridad de la información sin ser un experto en ciberseguridad.
¿Qué es la ciberseguridad?
La ciberseguridad es la protección de los datos que existen en forma electrónica, como ordenadores, servidores, redes y dispositivos móviles, frente a infracciones y ataques. Para ello es necesario identificar qué datos son críticos, dónde se encuentran, cuál es su riesgo y qué tecnología hay que utilizar para protegerlos.
Dónde se cruzan la seguridad de la información y la ciberseguridad
Tanto la ciberseguridad como la seguridad de la información tienen un componente de seguridad física. Por ejemplo, si tiene un almacén lleno de documentos confidenciales en papel, necesita seguridad física para garantizar que nadie pueda encontrar la información. Y a medida que se digitalizan más y más datos, su protección requiere herramientas de seguridad informática cada vez más sofisticadas. No se puede poner un candado físico en un ordenador de sobremesa, pero sí en la puerta de una sala de servidores. En otras palabras: Si sus datos se almacenan física o digitalmente, debe establecer controles de acceso físico adecuados para garantizar que las personas no autorizadas no puedan acceder a ellos.
Ciberseguridad y seguridad de la información – Data – Photo by Markus Spiske on Pexels.com
Ambas consideraciones tienen en cuenta el valor de los datos.
En la seguridad de la información, es importante proteger los datos de una empresa de todo tipo de acceso no autorizado; en la ciberseguridad, es importante proteger los datos de una empresa del acceso electrónico no autorizado. En ambos casos, sin embargo, el valor de los datos es de suma importancia.
Ambos necesitan saber qué datos son los más importantes para la empresa, de modo que puedan centrarse en establecer una gestión de riesgos cibernéticos y controles de supervisión adecuados para esos datos. En algunos escenarios, los profesionales de la seguridad de la información ayudarían a los profesionales de la ciberseguridad a priorizar la protección de los datos, y luego los profesionales de la ciberseguridad determinarían el mejor curso de acción para proteger los datos. Sin embargo, dados los cambios en el entorno de la seguridad durante la última década, las cosas no son siempre tan blancas o negras como parecen.
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La evolución de la seguridad de la información y la ciberseguridad
En la última década, la ciberseguridad y la seguridad de la información han convergido, uniendo estas profesiones antes separadas. El problema es que la mayoría de los equipos no cuentan con un especialista en seguridad de la información, y las funciones de los profesionales de la ciberseguridad se han ampliado enormemente. Tradicionalmente, los profesionales de la ciberseguridad conocen la tecnología necesaria, los cortafuegos y los sistemas de prevención de intrusiones, pero no participan necesariamente en la evaluación de los datos.
Hoy, sin embargo, esto está cambiando.
A medida que esta cuestión adquiere mayor importancia para las empresas, el papel de los profesionales de la gestión de riesgos de ciberseguridad está evolucionando para garantizar que los datos estén adecuadamente protegidos. Los socios comerciales y los inversores son cada vez más conscientes de la importancia de esta cuestión, y las empresas son preguntadas regularmente sobre la protección de sus datos y la eficacia de su gestión de los riesgos físicos y cibernéticos.
Es probable que nunca lo hayas escuchado y nunca te hayas preguntado ¿Que es la computación neuromórfica? En este articulo te vamos intentar aclarar un poco.
Introducción ¿Que es la computación neuromórfica?
La computación neuromórfica es un método de ingeniería informática en el que los elementos de un ordenador se modelan a partir de sistemas del cerebro y el sistema nervioso humanos para intentar emular la forma de procesamiento del cerebro humano.
Los semiconductores son a menudo llamados los cerebros de la electrónica. Con el tiempo, la potencia de estos diminutos chips de silicio ha crecido exponencialmente, incluso cuando sus circuitos se han reducido a tamaños inimaginables. De hecho, siempre hemos podido contar con que las mejoras de los procesadores reflejen las del hardware y el software.
Pero con vehículos autónomos, robots, drones y otras máquinas autosuficientes que requieren chips pequeños pero potentes y eficientes energéticamente, y con los semiconductores tradicionales alcanzando los límites de la miniaturización y la capacidad, los investigadores afirman que es necesario un nuevo enfoque del diseño de semiconductores.
Una pequeña historia de la computación neuromórfica
La ingeniería neuromórfica no es una disciplina nueva. Se puede decir que es relativamente desconocida fuera de los círculos académicos y de investigación, pero en realidad existe desde hace más de 30 años, cuando a finales de la década de 1960 se le ocurrió, Carver Mead, un ingeniero eléctrico estadounidense formado en el prestigioso Instituto de Tecnología de California (Caltech), la idea de diseñar circuitos integrados y algoritmos que imitaran el comportamiento del sistema nervioso animal.
El cerebro, el órgano más complejo de nuestro cuerpo, procesa la información con extrema eficacia, y Mead intuyó que los ordenadores podrían inspirarse algún día en él para alcanzar capacidades que los algoritmos computacionales clásicos nunca podrían igualar.
Su visión empezó a materializarse en los laboratorios a finales de los 80, dos décadas después de su intuición inicial, y en la última década y media, muchos grupos de investigación y empresas han lanzado proyectos, convirtiendo la ingeniería neuromórfica en una disciplina con un potencial abrumador. Quizá incluso revolucionaria.
Una alternativa prometedora ya está generando un gran interés: la computación neuromórfica.
Gartner predice que las tecnologías informáticas tradicionales basadas en la arquitectura de semiconductores heredada chocarán con un muro digital en 2025 y forzarán el cambio a nuevos paradigmas, incluida la computación neuromórfica. Emergen Research, por su parte, afirma que el mercado mundial de procesamiento neuromórfico alcanzará los 11.290 millones de dólares en 2027.
La ingeniería neuromórfica no va a sustituir al hardware de propósito general, pero podría ser enormemente importante para resolver retos tecnológicos especiales o específicos, como la implementación eficaz de la inteligencia artificial en el borde, para la cual La investigación está avanzando rápidamente.
Una tecnología que intenta imitar a la biología
Que es la computación neuromórfica – Imitar al cerebro
La computación neuromórfica funciona imitando la física del cerebro y el sistema nervioso humanos mediante el establecimiento de lo que se conoce como redes neuronales con picos, en las que los picos de las neuronas electrónicas individuales activan otras neuronas en una cadena en cascada. Es análogo al modo en que el cerebro envía y recibe señales de las neuronas biológicas que desencadenan o reconocen el movimiento y las sensaciones de nuestro cuerpo.
A diferencia de los enfoques más tradicionales, en los que los sistemas orquestan la computación en términos binarios rígidos (¿Es un 1 o un 0? ¿Un sí o un no?), los chips neuromórficos computan de forma más flexible y amplia.
Que es la computación neuromórfica – Chip Neuromorfico Fuente: Phys.org
Sus neuronas en espiga funcionan sin ningún orden prescrito.
La idea es conseguir que los dispositivos informáticos lleguen al punto de poder pensar de forma creativa, reconocer personas u objetos que nunca han visto y ajustarse de algún modo para actuar. La mayoría de los investigadores admiten que aún no lo han conseguido. Por ejemplo, si se entrena a un ordenador tradicional cargado de programación de IA para que juegue al clásico juego de Atari «Breakout», en el que los jugadores utilizan una paleta digital y una pelota para atravesar una capa de ladrillos, probablemente siempre derrotaría a los humanos.
Pero si se le diera a la IA una nueva paleta que fuera 10 píxeles más alta o más baja, lo más probable es que se confundiera y se rompiera. Los humanos probablemente empezarían a ganar porque, a diferencia de las IA, nuestros cerebros son extraordinariamente hábiles para entender la causa y el efecto.
Conseguir que la tecnología supere ese obstáculo no será fácil. Pero algunas empresas tecnológicas como Intel,IBM, Airbus SE, Accenture y HP entre otras, así como diversos centros de investigación y académicos a lo largo de todo el mundo, lo están explorando. Y los avances de los últimos años sugieren que están haciendo progresos considerables.
Que es la computación neuromórfica
El año pasado en 2021, por ejemplo, Intel mostró un robot neuromórfico que puede ver, reconocer y hasta oler a objetos desconocidos basándose en un solo ejemplo, que a diferencia de los modelos tradicionales que requieren muchas instrucciones y datos.
Del mismo modo, Intel y la Universidad de Cornell presentaron algoritmos matemáticos, utilizados en el chip de texto neuromórfico de Intel, Loihi, que reproducen fielmente cómo el cerebro «huele» algo.
Los investigadores de Intel afirman que Loihi reconoció rápidamente 10 olores diferentes, una capacidad que podría aplicarse a la seguridad de los aeropuertos, la detección de humo y monóxido de carbono y el control de calidad en las fábricas.
Por otro lado, en los laboratorios de Accenture, otros cientistas hicieran una demostración de «Automotive Voice Command», un experimento basado en el chip de Intel, Loihi, para aportar capacidades de comando de voz, gestos e inteligencia contextual a los vehículos sin agotar las baterías.
Por ejemplo, el sistema podría reconocer órdenes de voz, como «Arrancar mi motor», y hacerlo 200 milisegundos más rápido y consumiendo 1.000 veces menos energía que una GPU estándar. Otros investigadores también han enseñado recientemente al mismo chip a reconocer gestos de una mano sobre la marcha utilizando como base una regla de plasticidad sináptica inspirada en el funcionamiento del cerebro.
En el camino hacia la competencia
Este aprendizaje se produce mucho más rápido que con los ordenadores tradicionales, de nuevo por la forma en que la computación neuromórfica emula la biología. En nuestros cuerpos, el cerebro realiza cálculos con información que está físicamente cerca. Pero en los ordenadores tradicionales hay una separación entre el procesamiento (en la CPU) y la memoria (en la RAM). La computación depende del movimiento de datos entre esas ubicaciones, lo que crea un cuello de botella que ralentiza la velocidad de cálculo, aumenta los costes de computación y quema enormes cantidades de energía, especialmente cuando se trata de tareas complejas.
En la computación neuromórfica, sin embargo, todo el cálculo puede realizarse de forma analógica o en la memoria. Si se realiza en la memoria (que es la dirección que está tomando la tecnología), la latencia queda prácticamente eliminada, y el consumo de energía se reduce drásticamente hasta el punto de que un dispositivo podría funcionar con una pequeña batería durante años en lugar de meses o semanas.
Esto abre un mundo de posibilidades para incluir los chips en máquinas que necesitan realizar localmente operaciones de aprendizaje profundo computacionalmente complejas, como los vehículos autónomos, los drones militares y los ordenadores de alto rendimiento, o en dispositivos de bajo consumo simplificados que solo necesitan funcionar de forma fiable durante largos periodos de tiempo, como las cámaras de seguridad de oficinas o tiendas.
Aceleración del desarrollo global
Como concepto, la computación neuromórfica existe desde la década de 1980. Pero ha cobrado fuerza en los últimos años debido al creciente interés en áreas tecnológicas específicas, como la IA, el aprendizaje automático, los sensores, el análisis predictivo, la transmisión de datos en tiempo real y el modelado, que podrían prosperar significativamente con más potencia de procesamiento y eficiencia. El aumento de la inversión por parte de las industrias de la automoción, aeroespacial y de defensa que desean aplicar la innovación de la Industria 4.0 también está impulsando el progreso.
Sin embargo, curiosamente, gran parte de esta actividad se está produciendo fuera de Estados Unidos. China, por ejemplo, parece estar gastando mucho más que Estados Unidos, según los investigadores.
Recientemente, algunas universidades Australianas han creado un sistema que denominaron como «el procesador neuromórfico óptico más rápido y potente del mundo» para la IA., fue fruto de la colaboración entre investigadores de varias universidades de Australia, Canadá, Hong Kong y China.
Este chip está construido, sobre lo que se llama microcombos ópticos, son capaces de realizar 10 billones de operaciones por segundo, lo que supone una velocidad 1.000 veces superior a la de los procesadores anteriores. La tecnología podría revolucionar la forma de realizar los cálculos en los sistemas informáticos.
Esta tecnología de los microcombos tiene unas implicaciones impresionantes que permitirían tener al alcance la construcción de dispositivos comerciales con precisiones de calculo hiper precisas, y que permitirían su aplicación en sistemas de GPS, escuchar el universo, etc…
También se ha centrado en la tecnología de redes neuronales ópticas que podría mejorar drásticamente la exactitud y la precisión de las cámaras digitales integradas en maquinaria de funcionamiento autónomo, como los coches que se conducen solos, que nunca tendrán éxito si no reconocen los objetos a tiempo para detenerse. A medida que las capacidades monomórficas sigan mejorando la capacidad de la IA para reconocer comportamientos y patrones, la tecnología óptica también podría resultar útil para la investigación del cáncer de alto nivel o de nuevas enfermedades.
Posibles aplicaciones y ejemplos de la computación neuromórfica.
Los chips neuromórficos más avanzados que los científicos han desarrollado hasta ahora contienen decenas de miles de neuronas artificiales, diminutos elementos electrónicos que pueden comunicarse entre sí de forma muy similar a las neuronas de nuestro cerebro, para imitar su capacidad de procesar información. Esta estrategia significa que la arquitectura de estos chips es radicalmente diferente a la de los microprocesadores utilizados en los ordenadores, teléfonos móviles y tabletas, y es esta diferencia la que permite resolver problemas complejos de forma muy diferente a como los resolvemos con los ordenadores y los algoritmos clásicos.
El verdadero potencial de los sistemas neuromórficos reside en su capacidad para resolver determinados problemas de forma mucho más rápida y eficiente energéticamente que un ordenador convencional. Incluso para un superordenador. Esto es posible precisamente porque pueden imitar la forma en que nuestro cerebro maneja los problemas. Una de las características más importantes de los sistemas neuromórficos es su paralelismo inherente, que consiste en la capacidad de dividir un problema en otros más pequeños que pueden ser procesados simultáneamente por diferentes unidades funcionales del sistema neuromórfico.
Todo esto suena muy bien sobre el papel, pero para entender el verdadero potencial de la tecnología neuromórfica, necesitamos saber hasta qué punto un sistema neuromórfico puede superar a un ordenador convencional cuando ambos se enfrentan al mismo problema. Los sistemas neuromórficos actuales se utilizan principalmente con fines de investigación, y si observamos lo mucho que han evolucionado en la última década y media, parece razonable suponer que seguirán evolucionando significativamente a medio plazo, probablemente más allá del entorno académico y de los laboratorios de investigación.
En cualquier caso, las cifras de los sistemas neuromórficos actuales son bastante impresionantes. Pueden resolver algunos problemas hasta 1000 veces más rápido que un microprocesador clásico. Y son hasta 10 000 veces más eficientes energéticamente.
Estas cifras son muy impresionantes, pero es importante tener en cuenta que la computación neuromórfica no es la solución ideal para todos los problemas. Los investigadores buscan soluciones para cargas de trabajo complejas y altamente paralelas que requieren un enorme esfuerzo computacional y gasto de energía cuando se utiliza un ordenador convencional. En estas circunstancias, los sistemas neuromórficos pueden ser mucho más rápidos y eficientes que los actuales superordenadores con arquitecturas clásicas, pero no los sustituirán porque, como acabamos de ver, no sirven para resolver todos los problemas. Ambas arquitecturas coexistirán en el futuro.
Una de las disciplinas en las que la computación neuromórfica está teniendo un impacto significativo es la inteligencia artificial. Los investigadores están diseñando algoritmos capaces de procesar grandes cantidades de datos ruidosos y desestructurados en tiempo real, algo que los microprocesadores y algoritmos tradicionales no pueden hacer. Estos últimos son muy eficientes cuando se trata de resolver operaciones matemáticas muy complejas con las que nuestros cerebros y los sistemas neuromórficos que inspiran no se sienten cómodos, pero cuando se trata de probar la viabilidad de un gran número de soluciones en paralelo en un entorno cambiante a gran velocidad, la computación neuromórfica marca la diferencia. He aquí algunos escenarios en los que esta disciplina encaja como un guante:
Problemas de optimización: un algoritmo neuromórfico puede ser de gran ayuda para encontrar la mejor solución a un problema determinado en tiempo real y de forma sostenida. Puede utilizarse, por ejemplo, para optimizar la velocidad de transmisión de un canal de comunicación adaptándose a condiciones difíciles de predecir en el tiempo.
Aprendizaje automático: esta rama de la inteligencia artificial puede beneficiarse enormemente de esta disciplina, gracias al potencial para diseñar algoritmos neuromórficos que pueden entrenarse en un conjunto de datos finito para inferir nuevos conocimientos a partir de un conjunto de datos potencialmente infinito. Esta tecnología puede utilizarse en motores de búsqueda, programas de reconocimiento de voz, previsiones económicas, diagnósticos médicos, etc.
Reconocimiento de patrones: los algoritmos neuromórficos están demostrando ser muy eficaces en procesos en los que es necesario identificar un conjunto de objetos heterogéneos en función de su similitud con uno o varios modelos de referencia. Por ejemplo, pueden utilizarse para reconocer rostros en una base de datos policial o para encontrar el camino más corto entre dos puntos conectados por varias rutas en una aplicación de navegación y cartografía.
Satisfacción de restricciones: los algoritmos neuromórficos pueden diseñarse para que sean capaces de explorar un amplio conjunto de soluciones a un problema dado para encontrar las que satisfagan determinadas restricciones. Esta función es muy útil para encontrar la ruta óptima que debe seguir un repartidor de paquetes, para planificar la programación de las clases en un centro educativo, para diseñar estrategias que maximicen la probabilidad de ganar en un juego de mesa, etc.
Conozca algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más conocidos en menos de un minuto cada uno.
Algoritmos de aprendizaje automático explicados en menos de 1 minuto cada uno
En este artículo podrás encontrar una explicación fácil de entender de algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más conocidos, para que los puedas asimilar de una vez para siempre.
Regresión lineal
Algoritmos de aprendizaje automático – Regresión Lineal
Uno de los algoritmos de aprendizaje automático más sencillos que existen, la regresión lineal se utiliza para hacer predicciones sobre variables dependientes continuas con el conocimiento de las variables independientes. Una variable dependiente es el efecto, en el que su valor depende de los cambios en la variable independiente.
Puede que recuerde la línea de mejor ajuste de la escuela: esto es lo que produce la Regresión Lineal. Un ejemplo sencillo es predecir el peso de una persona en función de su altura.
Regresión logística
Algoritmos de aprendizaje automático – Regresión Logística
La regresión logística, similar a la regresión lineal, se utiliza para hacer predicciones sobre variables dependientes categóricas con el conocimiento de las variables independientes. Una variable categórica tiene dos o más categorías. La Regresión Logística clasifica resultados que sólo pueden estar entre 0 y 1.
Por ejemplo, se puede utilizar la Regresión Logística para determinar si un estudiante será admitido o no en una determinada universidad en función de sus calificaciones, ya sea Sí o No, o 0 o 1.
Árboles de decisión
Algoritmos de aprendizaje automático – Árboles de decisión
Los Árboles de Decisión (DTs) son un modelo de estructura tipo árbol de probabilidad que divide continuamente los datos para categorizar o hacer predicciones basadas en el conjunto previo de preguntas que fueron respondidas. El modelo aprende las características de los datos y responde a las preguntas para ayudarle a tomar mejores decisiones.
Por ejemplo, puede utilizar un árbol de decisión con las respuestas Sí o No para determinar una especie específica de pájaro utilizando características de los datos como las plumas, la capacidad de volar o nadar, el tipo de pico, etc.
Random Forest(Bosque aleatorio)
Algoritmos de aprendizaje automático -Random Forest
Al igual que los árboles de decisión, el bosque aleatorio también es un algoritmo basado en árboles. Mientras que el árbol de decisión consiste en un árbol, el bosque aleatorio utiliza múltiples árboles de decisión para tomar decisiones: un bosque de árboles.
Combina múltiples modelos para realizar predicciones y puede utilizarse en tareas de clasificación y regresión.
K-Nearest Neighbors (K vecinos mas próximos)
Algoritmos de aprendizaje automático -K-Nearest Neighbors
K-Nearest Neighbors utiliza el conocimiento estadístico de lo cerca que está un punto de datos de otro punto de datos y determina si estos puntos de datos pueden agruparse. La cercanía de los puntos de datos refleja las similitudes entre ellos.
Por ejemplo, si tuviéramos un gráfico con un grupo de puntos de datos cercanos entre sí llamado Grupo A y otro grupo de puntos de datos cercanos entre sí llamado Grupo B. Cuando introducimos un nuevo punto de datos, dependiendo del grupo al que esté más cerca el nuevo punto de datos, ése será su nuevo grupo clasificado.
Máquinas de vectores de Soporte ( Support Vector Machines)
Algoritmos de aprendizaje automático -Support Vector Machines
Al igual que el vecino más cercano, las máquinas de vectores de apoyo realizan tareas de clasificación, regresión y detección de valores atípicos. Lo hace dibujando un hiperplano (una línea recta) para separar las clases. Los puntos de datos situados a un lado de la línea se etiquetarán como Grupo A, mientras que los puntos situados al otro lado se etiquetarán como Grupo B.
Por ejemplo, cuando se introduce un nuevo punto de datos, según el lado del hiperplano y su ubicación dentro del margen, se determinará a qué grupo pertenece el punto de datos.
Naive Bayes
Algoritmos de aprendizaje automático – Naive Bayes
Naive Bayes se basa en el Teorema de Bayes, que es una fórmula matemática utilizada para calcular las probabilidades condicionales. La probabilidad condicional es la posibilidad de que se produzca un resultado dado que también se ha producido otro acontecimiento.
Predice que las probabilidades de cada clase pertenecen a una clase determinada y que la clase con la mayor probabilidad se considera la más probable.
Agrupación de k-means ( K-means Clustering)
Algoritmos de aprendizaje automático – K-means Clustering
La agrupación de K-means, similar a la de los vecinos más cercanos, utiliza el método de agrupación para agrupar elementos/puntos de datos similares en clusters. El número de grupos se denomina K. Para ello, se selecciona el valor k, se inicializan los centroides y, a continuación, se selecciona el grupo y se encuentra la media.
Por ejemplo, si hay 3 clusters presentes y se introduce un nuevo punto de datos, dependiendo del cluster en el que caiga, ese es el cluster al que pertenecen.
El bagging también se conoce como agregación Bootstrap y es una técnica de aprendizaje de conjunto. Se utiliza tanto en los modelos de regresión como en los de clasificación y su objetivo es evitar el sobreajuste de los datos y reducir la varianza de las predicciones.
El sobreajuste se produce cuando un modelo se ajusta exactamente a sus datos de entrenamiento, es decir, no nos enseña nada, y puede deberse a varias razones. Random Forest es un ejemplo de Bagging.
El objetivo general del Boosting es convertir a los alumnos débiles en alumnos fuertes. Los aprendices débiles se encuentran aplicando algoritmos de aprendizaje de base que luego generan una nueva regla de predicción débil. Se introduce una muestra aleatoria de datos en un modelo y luego se entrena secuencialmente, con el objetivo de entrenar a los aprendices débiles e intentar corregir a su predecesor
En el Boosting se utiliza XGBoost, que significa Extreme Gradient Boosting.
La reducción de la dimensionalidad se utiliza para reducir el número de variables de entrada en los datos de entrenamiento, reduciendo la dimensión de su conjunto de características. Cuando un modelo tiene un gran número de características, es naturalmente más complejo, lo que conlleva una mayor probabilidad de sobreajuste y una disminución de la precisión.
Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos con cien columnas, la reducción de la dimensionalidad reducirá el número de columnas a veinte. Sin embargo, necesitará la selección de características para seleccionar las características relevantes y la ingeniería de características para generar nuevas características a partir de las existentes.
La técnica de análisis de componentes principales (PCA) es un tipo de reducción de la dimensionalidad.
Conclusión
El objetivo de este artículo era ayudarle a entender los algoritmos de aprendizaje automático en los términos más sencillos. Si quieres conocer más a fondo cada uno de ellos, lee este artículo sobre Algoritmos de Aprendizaje Automático Populares.
¿Cómo aprender Inteligencia Artificial? ¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Cuáles son las ramas de la Inteligencia Artificial? ¿Te gustaría hacer tus inteligencias artificiales? En el Curso de Inteligencia Artificial que compartimos en este articulo, vas a poder aprender una de las tecnologías más revolucionarias del siglo XXI.
En este articulo te vamos a explicar lo que es la hiperconectividad, para que puedas tener un visión claro de sus aplicaciones y de la importancia que está destinado a tener en la tecnología en los próximos años.
¿Qué es hiperconectividad y dónde se aplica?
La hiperconectividad se refiere a un estado en el que existe una gran cantidad de dispositivos, sistemas y personas conectadas a la red de Internet y en constante comunicación. Esto permite el intercambio rápido y fluido de información y recursos a través de la red.
La hiperconectividad se aplica en una amplia variedad de industrias, como la tecnología, la informática, la comunicación, la economía y la sociedad en general.
El término hiperconectividad fue utilizado por primera vez por Barry Wellman y Anabel Quan-Haase para describir el estado evolutivo de las comunicaciones en la sociedad y a partir de sus estudios sobre la comunicación de persona a persona en las organizaciones y sociedades en red.
Muchas empresas tecnológicas han adoptado el paradigma de la hiperconectividad para definir sus sistemas de comunicación de persona a persona, de persona a máquina y de máquina a máquina.
El término se refiere al uso de múltiples medios de comunicación, como el correo electrónico, la mensajería instantánea, el teléfono, el contacto cara a cara y los servicios de información de la web 3.0.
La hiperconectividad es también una tendencia en las redes informáticas en la que todas las cosas que pueden o deben comunicarse a través de la red se comunicarán a través de la red.
La hiperconectividad también puede verse como un estado de las comunicaciones unificadas (UC) en el que la capacidad de gestión del tráfico y el ancho de banda de una red siempre superan la demanda. El número de vías y nodos de comunicación es mucho mayor que el número de abonados.
¿Como funciona la hiperconectividad?
La hiperconectividad se refiere a la situación en la que una persona o una organización está constantemente conectada a Internet y a otros dispositivos y servicios digitales. La hiperconectividad se logra a través de una combinación de tecnologías, incluyendo redes inalámbricas, dispositivos móviles, sensores y objetos inteligentes.
Funciona de la siguiente manera: los dispositivos y objetos están conectados a Internet y a otros dispositivos, lo que les permite recopilar y compartir información en tiempo real. Esto permite a las personas y las organizaciones acceder a la información y los servicios en cualquier momento y lugar, y también permite la automatización y el control remoto de diversas funciones y tareas.
La hiperconectividad también permite la creación de redes de dispositivos y servicios interconectados, lo que a su vez permite una mayor eficiencia y colaboración. Sin embargo, también plantea preocupaciones en cuanto a la privacidad y la seguridad de la información, así como el impacto en la vida personal y el trabajo de las personas.
hiperconectividad en smart cities del futuro
¿Qué es un mundo hiperconectado?
Un mundo hiperconectado se refiere a una sociedad en la que la tecnología está profundamente integrada en todos los aspectos de la vida cotidiana. La gente está conectada a Internet y a otros dispositivos tecnológicos a través de sus teléfonos, computadoras, tabletas y otros dispositivos electrónicos.
Esto permite a las personas acceder y compartir información en tiempo real, trabajar y colaborar con otros desde cualquier lugar y en cualquier momento, y mantenerse conectado con amigos y seres queridos en todo el mundo. En un mundo hiperconectado, la tecnología es una parte integral de la vida cotidiana y se utiliza en todos los aspectos de la vida, desde el trabajo hasta el entretenimiento y la educación.
¿Cómo se vive la hiperconectividad?
La hiperconectividad se vive en muchos aspectos de la vida cotidiana, desde el trabajo hasta la diversión y las relaciones personales. Por ejemplo, podemos estar conectados a través de dispositivos móviles, computadoras, redes sociales, plataformas de videojuegos, aplicaciones de mensajería, etc. Esto nos permite estar en contacto constante con otras personas, acceder a información en tiempo real y realizar tareas de manera más eficiente.
Todos los dispositivos que podrían beneficiarse de estar conectados a una red están de hecho conectados.
Que es la Hiperconectividad – Photo by fauxels on Pexels.com
En la infraestructura hiperconectada definitiva, los dispositivos electrónicos e informáticos de todo tipo pueden comunicarse entre sí en la medida que cada usuario individual desee. Estos dispositivos pueden incluir:
Ordenadores personales, teléfonos inteligentes, dispositivos del Internet de las Cosas, electrodomésticos, dispositivos médicos, maquinaria agrícola e industrial, y muchos otros.
La hiperconectividad abarca la comunicación de persona a persona, de persona a máquina y de máquina a máquina.
Esta tendencia está impulsando grandes aumentos en la demanda de ancho de banda y cambios en las comunicaciones debido a la complejidad y diversidad e integración de nuevas aplicaciones y dispositivos que utilizan la red.
La hiperconectividad ha sido reconocida como una condición de mercado omnipresente y creciente que está en el centro de su estrategia empresarial.
Muchas empresas tecnológicas han sido citadas ampliamente en la prensa refiriéndose a la era de la hiperconectividad.
La habilitación de todos los dispositivos mediante IP es una limitación fundamental de la versión cuatro de IP y la seis es la tecnología que permite soportar explosiones masivas de direcciones.
En nuestra vida cotidiana tenemos ejemplos de hiperconectividad, como poder controlar desde el móvil, la televisión, el aire acondicionado o la lavadora.
Que es la Hiperconectividad – Cocina moderna con Hiperconectividad
Todo indica que, en un futuro no muy lejano, esta hiperconectividad irá en aumento, tanto en nuestro entorno personal como en la empresa.
Con el avance de las tecnologías, se están desarrollando nuevas formas de comunicarse, trabajar y disfrutar del tiempo libre.
Los avances en los teléfonos móviles, los navegadores, los asistentes de voz o el IoT (internet de las cosas) son algunos de los ejemplos relacionados con la hiperconectividad.
Además, las ciudades están cada vez más interconectadas y así aparece el término smart city.
En España, por ejemplo, ya existen modelos de ciudades inteligentes que, a través de la hiperconectividad, pueden ahorrar agua o implementar soluciones de aparcamiento inteligente.
Ilustración de las posibilidades de una ciudad con hiperconectividad para mejoría de las condiciones de entorno
Hiperconectividad en la industria
Del mismo modo, en el sector industrial, los sistemas y dispositivos que utilizamos en nuestro día a día están siendo utilizados para aumentar la productividad e incorporar herramientas de mejora continua.
Podemos incluir la hiperconectividad, también, en el concepto de Industria 4.0 del que tanto se habla.
Es necesario que las empresas implementen un mayor nivel de conectividad entre sus procesos, tanto los que se realizan dentro como fuera de la empresa.
De este modo, los medios de producción podrán interactuar, dentro de la fábrica, pero también a lo largo de la cadena de valor del producto: clientes, proveedores, etc.
Además de la cadena de producción y el sector productivo, la hiperconectividad también cambia la forma de trabajar de las empresas.
La computación en nube es un ejemplo de trabajo más flexible, dinámico y conectado.
También es importante recordar que es necesario dotar de seguridad a todos estos procesos hiperconectados, lo que se conoce como ciberseguridad, permite que estos procesos relacionados con las tecnologías de la información y la conectividad se realicen de forma segura.
¿Cuáles son los beneficios de implementar la hiperconectividad en una empresa?
La hiperconectividad aportará muchos beneficios a las industrias y a los procesos de producción. Sobre todo, servirá para conocer mejor al cliente:
Permitirá al cliente «acompañar» productos completamente adaptados a sus necesidades en el proceso de producción. La hiperconectividad no es un fin en sí mismo, sino un medio para ganar competitividad. He aquí algunos de estos beneficios:
La interconexión de toda la cadena de valor de un producto aumentará la confianza que se transmite a los clientes y también a los empleados y proveedores.
Permite conocer los datos del proceso en todo momento, significa que los procesos de la planta se conocen en tiempo real.
Cuantos más datos se conozcan, más posibilidades hay de tomar decisiones y detectar oportunidades de mejora.
Estar conectados también nos permite detectar cambios, en la oferta y la demanda, y nos ayuda a decidir, por ejemplo, cuándo es el mejor momento para sacar un nuevo producto al mercado.
Como se puede ver, pronto tendremos un mundo hiperconectado, ya que no sólo las cosas están conectadas entre sí, sino que también lo están los ciudadanos, las empresas e incluso las ciudades.
Las personas ya están acostumbradas a estar siempre conectadas y se espera que las empresas lo estén pronto.
Al estar hiperconectada, la tecnología puede hacer y está haciendo cosas increíbles en todos los sectores:
Energía – Predecir y eliminar los cortes de energía, duplicar la capacidad de consumo sin añadir un solo vatio de uso de energía, exprimir 2.000 millones de dólares más de los activos existentes de una empresa simplemente redirigiendo de forma inteligente la energía en el momento adecuado a los lugares adecuados.
Transporte y logística – Al poner sensores en la cinta transportadora, se puede detener el robo de iDevices, al tiempo que se eliminan pasos en la cadena de suministro
Sanidad – La monitorización remota y en tiempo real de los pacientes mediante monitores de muñeca conectados a los médicos y a las máquinas y aplicaciones permite reaccionar en tiempo real y, en última instancia, salvar vidas.
Hostelería: las máquinas tragaperras de los casinos están conectadas a ordenadores que están conectados a personas que están conectadas a aplicaciones que pueden predecir cuándo vas a estar descontento incluso antes de que lo estés y ofrecerte algo para evitarlo.
Comercio minorista: ofertas móviles en tiempo real antes de que el cliente abandone el pasillo (no seis meses después de que salga de la tienda), terminal de punto de venta conectado a todo lo demás, incluso a la cadena de suministro para obtener una única versión de la verdad.
Telecomunicaciones – Capacidad para controlar las llamadas caídas, detectar patrones y hacer ofertas en tiempo real a través de mensajes SMS gratuitos antes de que el cliente piense siquiera en romper el contrato
¿Cuáles son las consecuencias de la hiperconectividad?
Aunque la hiperconectividad tiene muchos aspectos positivos, también puede tener consecuencias negativas. Por ejemplo, puede haber una sobrecarga de información, lo que puede ser abrumador y difícil de procesar.
Además, la hiperconectividad puede interferir con las relaciones personales y la vida social, ya que muchas personas están siempre conectadas y disponibles a través de dispositivos móviles.
También puede haber preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de la información en un entorno hiperconectado.
En conclusión, la hiperconectividad es una tendencia que se refiere a la conexión constante a Internet y a otros dispositivos y servicios digitales. Esta conexión permite a las personas y las organizaciones acceder a la información y los servicios en cualquier momento y lugar, y también permite la automatización y el control remoto de diversas funciones y tareas. La hiperconectividad se logra a través de una combinación de tecnologías, incluyendo redes inalámbricas, dispositivos móviles, sensores y objetos inteligentes.
Aunque la hiperconectividad ofrece muchas ventajas, como una mayor eficiencia y colaboración, también plantea preocupaciones en cuanto a la privacidad y la seguridad de la información, así como el impacto en la vida personal y el trabajo de las personas. Por lo tanto, es importante ser consciente de las implicaciones de la hiperconectividad y utilizar las tecnologías de manera responsable y equilibrada.
En este articulo intentaremos trazar y definir las principales y mas importantes tendencias en análitica de datos.
Indice tendencias en análitica de datos
¿Qué es la analítica de datos?
La definición de la analítica puede variar mucho según el ámbito de la empresa. Un financiero, por ejemplo, es probable que se centre en cuantificar el impacto de la regulación, mientras que un analista de marketing se centrará en las métricas de las acciones.
Estas definiciones no son incorrectas, pero sólo captan parcialmente el alcance total de la analítica, que puede ser definida como el uso de datos para obtener información para la toma de decisiones mediante la formulación de preguntas de negocio.
tendencias en análitica de datos
Mientras que la analítica tiene fama de estar arraigada en la magia de los algoritmos y las «matemáticas puras», puede ser entendida también como la búsqueda de las preguntas más importantes para una empresa y la utilización de estas preguntas, junto con los datos, para obtener información/conocimiento que permita la toma de decisiones eficientes y beneficiosas para la empresa.
Sin «transparencia» sobre los objetivos empresariales y los indicadores clave de rendimiento, la analítica no será valiosa, afirma:
Una pregunta que se hacen muchos ejecutivos al acercarse a la analitica de dados es «¿Pueden el aprendizaje automático y la analítica de datos ayudarme a ser más eficiente en mi negocio?». La respuesta es si. La analitica permite obtener más valor de las operaciones, cometer menos errores, ser más eficiente, entender mejor las tendencias de ventas, etc. Esto porque la analítica proporciona el tipo de conocimiento de los factores que le ayudarán a obtener más valor de la utilización de los recursos de la empresa y, en última instancia, más valor para el negocio.»
Componentes clave de la analítica de datos
Se puede considerar que hay cuatro componentes básicos de la analítica: datos, algoritmos, ética y hipótesis.
tendencias en análitica de datos
A Pesar de que está basada sobre el uso de tecnología, en realidad No se trata sólo de tecnología. Dado que el mundo empresarial está en constante cambio -debido a las fusiones y adquisiciones, las nuevas normativas sobre datos, los lanzamientos de productos, etc.-, los datos nunca pueden ser realmente «en tiempo real.
Un analista de datos experto debe ser capaz de emitir hipótesis sobre los datos que faltan, distinguir los datos buenos de los malos y calcular cuántos datos se necesitan para tomar decisiones oportunas y rentables. Este proceso es importante, porque no hay datos perfectos y hay que trabajar sobre la base de lo que se tiene, intentando siempre que se pueda complementar la información desde várias fuentes..
En otras palabras, la mejor estrategia de análisis es hacer más con menos datos, no simplemente recoger muchos datos.
Tres tendencias en analiticas de datos
Una vez que las organizaciones entienden los problemas empresariales que quieren resolver con la analítica, el siguiente paso es adoptar estas tendencias clave, dijo Southekal.
i) Centrarse en la analítica avanzada.
El tipo más básico de análisis, denominado análisis descriptivo, utiliza datos históricos para responder a la pregunta «¿Qué ha pasado?». En cambio, la analítica avanzada -que incluye la analítica predictiva y la prescriptiva- utiliza datos históricos para responder a la pregunta «¿Qué va a pasar?» y «¿Qué puedo hacer para conseguirlo?». preguntas. Estas dos últimas dimensiones constituyen la analítica avanzada.
La analítica avanzada permite a los responsables de la toma de decisiones ser proactivos sobre el futuro de su organización y pensar con antelación en la gestión de los recursos y el mantenimiento de la solvencia. Como ha puesto de manifiesto la reciente crisis de la cadena de suministro mundial, un sólido modelo de análisis predictivo puede ser la clave de la supervivencia de las empresas. «Hoy en día, en un mundo post-COVID, las empresas están preocupadas por la liquidez», dijo Southekal. «Les preocupa el flujo de caja; les preocupa el capital circulante».
ii) Adoptar la democratización de los datos.
El segundo aspecto clave de la analítica contemporánea es la democratización de los datos, que aumenta la disponibilidad de herramientas analíticas de vanguardia en todos los niveles de las operaciones empresariales. En pocas palabras, la era actual de plataformas y software asequibles para el usuario final está poniendo a disposición de todos los empresarios herramientas que antes estaban reservadas a los científicos de datos, convirtiendo a todo el mundo en una «persona de datos».
Además, la «intimidad» y la pequeña escala de la analítica democratizada suelen permitir una toma de decisiones mejor y más rápida que los mecanismos burocráticos descendentes de las grandes empresas, lo que da a los analistas una ventaja competitiva para maximizar los resultados, y los beneficios.
iii) Considerar los cuadros de mando de EPM (Enterprise Performance Management) basados en ESG (environment, social and governance).
Por último, la prevalencia de los cuadros de mando ESG en la cultura empresarial actual. Los cuadros de mando ESG son herramientas que proporcionan medidas de los buenos y malos resultados de una empresa en tres ámbitos: medioambiental, social y de gobernanza.
Al examinar múltiples factores, y no sólo los resultados de una empresa, estos cuadros de mando proporcionan una visión holística de las operaciones empresariales y revelan elementos que pueden no ser obvios.
Resulta especialmente atractivo el análisis de la huella de carbono de una empresa, que puede ayudar a compañías como los gigantes tecnológicos basados en servidores a mejorar su rendimiento medioambiental.
La mayoría de las grandes multinacionales ya están abordando estos nuevos conceptos.
Aprovechar las tendencias para su negocio
La clave para aprovechar todos estos potentes datos y análisis radica en la creación de un caso de uso empresarial sólido y que se puede esbozar con una estrategia en tres pasos.
i) En primer lugar, hay que definir lo que hace la empresa, lo que puede implicar entrevistar a las partes interesadas y analizar los datos brutos.
ii) En segundo lugar, analizar por qué estos resultados son relevantes, normalmente identificando los problemas e ineficiencias subyacentes, al tiempo que se identifican los factores positivos.
iii) En tercer lugar, hay que determinar la mejor forma de actuar, teniendo en cuenta los contornos específicos de la empresa en cuestión.
Dependiendo de la naturaleza de la empresa, las mejores prácticas del sector pueden hacer más hincapié en los datos (importante en el sector del petróleo y el gas y otros productos tangibles) o en el conocimiento personal (servicios más personalizados y orientados al consumidor).
Un plan de negocio sólido debe ser capaz de prever de forma realista los beneficios anuales y ofrecer a las partes interesadas una imagen sólida de la empresa. Una buena analítica debe basarse en datos relevantes, lo que implica observar las operaciones transaccionales de la empresa a todos los niveles, ya que en estos puntos de datos es donde suceden las cosas.
tendencias en análitica de datos – Data Scientisst
También es importante destacar el papel de la integridad personal y el liderazgo en la aplicación de la analítica. La educación es clave para crear un perfil de científicos de datos formados en 10 áreas de conocimiento de datos que van desde la gestión de datos hasta la gobernanza de los mismos.
Por encima de todo, la eficacia de la analítica depende de gestores individuales que se comprometan a tomar decisiones éticas e imparciales en el momento oportuno. Eso significa ser ambicioso en los objetivos a conseguir de la analitica de datos y sus procesos, empezar de a poco pero con actuaciones rápidas.
20 herramientas gratuitas de ciberseguridad que deberías conocer
Los productos de ciberseguridad pueden resultar caros, pero hay muchas herramientas excelentes de código abierto que ayudan a proteger sus sistemas y datos.
Las herramientas de ciberseguridad ya no son sólo para las empresas; son esenciales para cualquier tipo y tamaño de organización, en el pasado ya hemos visto algunas herramientas de ciberseguridad, pero en este listado lo vamos a llevar a otro nivel.
Indice 20 herramientas gratuitas de ciberseguridad
Introducción
Algunas herramientas se especializan en antivirus, mientras que otras se centran en la suplantación de identidad, la seguridad de la red o el scripting. Incluso los mejores productos de ciberseguridad sólo pueden hacer unas pocas cosas muy bien, y no hay lugar para el error.
Los productos eficaces, junto con una planificación profunda de la ciberseguridad, son una necesidad para todos. Tanto si las empresas tienen un equipo de seguridad interno como si subcontratan estos servicios, todas las entidades necesitan profesionales de la ciberseguridad para descubrir y solucionar cualquier punto débil en los sistemas informáticos. Esta realidad puede gravar el resultado final, pero por suerte hay muchas herramientas de ciberseguridad gratuitas disponibles.
A continuación, un resumen de algunas de las principales herramientas gratuitas que los profesionales de la ciberseguridad utilizan a diario para identificar vulnerabilidades.
Herramientas gratuitas de ciberseguridad –Aircrack-ng
Aircrack-ng es una suite imprescindible de herramientas de seguridad inalámbrica que se centra en diferentes aspectos de la seguridad Wi-Fi. Aircrack-ng se centra en la monitorización, las pruebas de ataque y el crackeo de su red Wi-Fi. Este paquete de herramientas puede capturar, analizar y exportar datos de paquetes, falsificar puntos de acceso o routers y descifrar complejas contraseñas Wi-Fi. El conjunto de programas Aircrack-ng incluye Airdecap-ng, que descifra los archivos de captura encriptados por WEP o WPA; Airodump-ng, un rastreador de paquetes; Airtun-ng, un creador de interfaces de túneles virtuales; y Packetforge-ng, que crea paquetes encriptados para su inyección. Todo ello es gratuito y de código abierto.
Herramientas gratuitas de ciberseguridad –Burp Suite
Burp es una suite de herramientas enfocadas específicamente a la depuración y prueba de seguridad de aplicaciones web. Burp Suite incluye una araña para rastrear el contenido de la aplicación web, una herramienta de aleatoriedad para probar los tokens de sesión y un sofisticado repetidor de peticiones para reenviar peticiones manipuladas. Sin embargo, el verdadero poder de Burp Suite es la herramienta de intercepción de proxy, que permite a Burp interceptar, inspeccionar, modificar y enviar el tráfico desde el navegador a un objetivo.
Esta potente función permite analizar de forma creativa los vectores de ataque de una aplicación web desde todos los ángulos, una razón clave por la que a menudo se clasifica como una de las mejores herramientas gratuitas de ciberseguridad. La versión comunitaria de Burp Suite es gratuita, pero también existe una edición empresarial de pago diseñada para permitir las pruebas en DevSecOps.
Herramientas gratuitas de ciberseguridad –Defendify
Defendify es un producto todo en uno que proporciona múltiples capas de protección y ofrece servicios de consultoría si es necesario. Con Defendify, las organizaciones pueden racionalizar las evaluaciones de ciberseguridad, las pruebas, las políticas, la formación, la detección y la respuesta en una sola herramienta de ciberseguridad consolidada.
Las características incluyen evaluaciones de riesgo de ciberseguridad, políticas de uso de tecnología y datos, planes de respuesta a incidentes, pruebas de penetración, alertas de amenazas, simulaciones de phishing y formación de concienciación sobre ciberseguridad.
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Gophish
Muchas de las filtraciones de datos y ataques de ransomware más costosos de los últimos años tienen su origen en simples campañas de phishing porque muchos trabajadores de las empresas caen en ellas. Una de las mejores protecciones es poner a prueba en secreto a su personal para ver quién es crédulo, y para ello puede utilizar el programa gratuito Gophish. Gophish es de código abierto y ofrece un completo conjunto de herramientas para que los administradores de seguridad puedan crear sus propias campañas de phishing con relativa facilidad. El objetivo general no es avergonzar al personal, sino averiguar quién necesita una mayor concienciación sobre el phishing y fomentar una mejor formación en seguridad dentro de su organización.
Creado por el galardonado líder de pensamiento en ciberseguridad y profesor Troy Hunt, Have I Been Pwned es un sitio web en el que puedes introducir tu dirección de correo electrónico para comprobar si tu dirección ha sido revelada en una violación de datos. La base de datos de Have I Been Pwned está llena de miles de millones de nombres de usuario, contraseñas, direcciones de correo electrónico y otra información que los hackers han robado y publicado en línea. Solo tienes que introducir tu dirección en el cuadro de búsqueda.
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Kali Linux
Kali Linux es un derivado de Debian Linux diseñado específicamente para realizar pruebas de seguridad, como pruebas de penetración, auditoría de seguridad y análisis forense digital. Kali incluye aproximadamente 600 programas preinstalados, cada uno de ellos incluido para ayudar a los expertos en seguridad informática a llevar a cabo un ataque específico, una sonda o un exploit contra un objetivo. Aircrack-ng, Nmap, Wireshark y Metasploit son algunas de las herramientas preinstaladas que vienen con la descarga de Kali Linux.
Similar a Kali Linux, pero en la capa de la aplicación en lugar del sistema operativo, Metasploit Framework puede probar las vulnerabilidades del sistema informático o puede utilizarse para entrar en sistemas remotos. Es, en otras palabras, una «navaja suiza» para la penetración en la red que utilizan tanto los hackers éticos como las bandas criminales para sondear las redes y las aplicaciones en busca de fallos y debilidades. Hay una versión gratuita y otra comercial -conocida como edición Pro- que se pueden probar. El framework incluye más de 2.300 exploits y más de 3.300 módulos y cargas útiles para ayudar a los usuarios a orquestar ataques bien planificados. Metasploit viene preinstalado en Kali Linux.
Nmap es un mapeador de red gratuito utilizado para descubrir nodos de red y escanear sistemas en busca de vulnerabilidad. Esta popular herramienta gratuita de ciberseguridad proporciona métodos para encontrar puertos abiertos, detectar dispositivos anfitriones, ver qué servicios de red están activos, tomar huellas digitales de los sistemas operativos y localizar posibles puertas traseras.
Aunque Nmap proporciona a los usuarios una inmensa potencia y capacidad para explorar redes, el programa tiene una curva de aprendizaje bastante pronunciada que hay que superar antes de llegar a ser realmente competente en su uso.
Nikto es una poderosa herramienta de línea de comandos útil para descubrir vulnerabilidades en aplicaciones, servicios y servidores web. Lanzado originalmente a principios de la década de 2000, Nikto sigue siendo ampliamente utilizado por los equipos azules y rojos que quieren escanear rápidamente los servidores web en busca de software sin parches, configuraciones erróneas y otros problemas de seguridad. El programa también cuenta con soporte integrado para proxies SSL y evasión de sistemas de detección de intrusos. Nikto puede ejecutarse en cualquier ordenador capaz de soportar el lenguaje de programación Perl.
OpenVAS es un escáner de vulnerabilidad todo-en-uno que comprueba exhaustivamente los agujeros de seguridad, los sistemas mal configurados y el software obsoleto. El escáner obtiene las pruebas de detección de vulnerabilidades de un feed con actualizaciones diarias. Gran parte de la potencia del programa proviene de su interfaz de programación integrada, que permite a los desarrolladores crear escaneos personalizados que se ajusten a las necesidades de su nicho.
Sus capacidades incluyen pruebas no autenticadas y autenticadas, protocolos industriales y de Internet de alto y bajo nivel, ajuste de rendimiento para escaneos a gran escala y un potente lenguaje de programación interno para implementar cualquier tipo de prueba de vulnerabilidad.
OSSEC es un programa gratuito para profesionales de la ciberseguridad que ha sido promocionado como uno de los sistemas más populares para la detección y prevención de intrusiones. Formado por múltiples componentes -incluyendo un servidor, un agente y un monitor de router- OSSEC es capaz de detectar rootkits, comprobar la integridad del sistema, alertar de amenazas y responder. Uno de los aspectos más destacados de OSSEC es su completa herramienta de análisis de registros, que permite a los usuarios comparar y contrastar los eventos de registro de muchas fuentes diferentes.
OSSEC está disponible en tres versiones: estándar; OSSEC+, que incluye aprendizaje automático y actualización de la comunidad en tiempo real; y Atomic OSSEC, con funciones más avanzadas.
Gestores de contraseñas
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Gestores de Passwords
Utilizar sólo contraseñas fuertes -y mantenerlas seguras- es un paso esencial en la seguridad de cualquier sistema. Pero como una de las mejores prácticas es utilizar una contraseña única para cada sitio web, aplicación y servicio, esto puede resultar complicado. Un buen gestor de contraseñas permite almacenar de forma segura todas las contraseñas juntas para que el usuario sólo tenga que recordar una clave maestra en lugar de docenas de contraseñas únicas. Esto es especialmente cierto para los profesionales de la ciberseguridad encargados de proteger las contraseñas de los sistemas de misión crítica. Afortunadamente, existen herramientas gratuitas de gestión de contraseñas. Tres buenas opciones gratuitas para los profesionales de la ciberseguridad son KeePass, Bitwarden y Psono.
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – PfSense
El software de firewall/router pfSense puede instalarse en un ordenador físico o en una máquina virtual para proteger las redes. PfSense está basado en el sistema operativo FreeBSD y se ha convertido en uno de los proyectos de firewall/router de código abierto más populares. PfSense también puede configurarse para la detección y prevención de intrusiones, la conformación del tráfico, el equilibrio de carga y el filtrado de contenidos. El sitio de pfSense incluye un tour, una página de la comunidad, un enlace tanto a la formación como al soporte, y una descarga de la última versión de la edición comunitaria del software.
El endpoint fingerprinting es el análisis del tráfico de la red para encontrar patrones, respuestas y paquetes enviados y recibidos en una dirección determinada, incluso si están cifrados. Esto funciona incluso con dispositivos «tontos» que no interactúan con la red pero que pueden permitir el acceso no autorizado a los sistemas de una organización.
P0f es un sencillo pero potente programa de huellas digitales y análisis forense a nivel de red. Mientras que otros programas gratuitos de ciberseguridad hacen un trabajo similar, p0f es único en el sentido de que está diseñado para el sigilo. Mientras que la mayoría de los otros programas se basan en el escaneo activo y la inyección de paquetes, p0f puede identificar las huellas dactilares y otra información vital sin la interferencia de la red. Ser pasivo en lugar de activo significa que p0f es casi imposible de detectar y aún más difícil de bloquear, lo que lo convierte en una herramienta favorita para los hackers éticos y los ciberdelincuentes por igual.
Normalmente, la disección y el examen del malware se deja en manos de los proveedores de antimalware. Pero si quieres hacer el trabajo tú mismo, existe REMnux, un kit de herramientas Linux gratuito para la ingeniería inversa y el análisis de malware.
Cada distribución de REMnux incluye herramientas para analizar ejecutables de Windows, realizar ingeniería inversa de binarios e inspeccionar documentos sospechosos. También incluye una colección de herramientas gratuitas que los profesionales de la ciberseguridad pueden utilizar para monitorizar redes, recopilar datos y realizar análisis forenses de memoria. Cuenta con un total de 6.700 exploits conocidos que cubren una gama de servidores.
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Security Onion
Security Onion es una colección de software de código abierto basada en el núcleo de Linux que ayuda a los profesionales de la ciberseguridad a desarrollar un perfil completo de la postura de seguridad de su sistema. Security Onion proporciona monitorización de la red mediante la captura completa de paquetes, sistemas de detección de intrusiones basados en el host y en la red, indexación de registros, búsqueda y funciones de visualización de datos.
El sistema operativo hace hincapié en la facilidad de uso y permite entrelazar datos y análisis de múltiples herramientas en un panel de control unificado. El objetivo general del proyecto es ofrecer a los equipos una solución de supervisión de la seguridad infalible que reduzca la parálisis en la toma de decisiones y las falsas alertas.
Snort es un sistema de código abierto para la prevención y detección de intrusiones en la red, capaz de analizar y registrar el tráfico en tiempo real. Utiliza una serie de reglas para identificar la actividad maliciosa de la red, encontrar los paquetes y generar alertas. Este rastreador de paquetes -gestionado por Cisco- busca y analiza activamente las redes para detectar sondas, ataques e intrusiones. Snort logra esto fusionando un sniffer, un registrador de paquetes y un motor de detección de intrusiones en un solo paquete.
Su desarrollador ha lanzado recientemente la versión 3, que incluye un nuevo analizador de reglas y una nueva sintaxis de reglas, soporte para múltiples hilos de procesamiento de paquetes, uso de una tabla de configuración y atributos compartida, acceso a más de 200 plugins, manejo de TCP reescrito y nueva monitorización del rendimiento.
Sqlmap es una herramienta de pruebas de penetración de código abierto que automatiza la detección y explotación de los fallos de inyección SQL de los servidores de bases de datos, lo que permite a un hacker remoto tomar el control. Viene con un motor de detección y muchas características de nicho para el último probador de penetración. Soporta una variedad de bases de datos – incluyendo Oracle y de código abierto – y un número de tipos de inyección.
Herramientas gratuitas de ciberseguridad –Wireshark
Wireshark es considerado por muchos como una herramienta indispensable para localizar, identificar y examinar paquetes de red para diagnosticar problemas críticos y detectar debilidades de seguridad. El sitio web de Wireshark describe su amplio conjunto de características y proporciona una guía de usuario y otros recursos para hacer un mejor uso de esta herramienta gratuita de ciberseguridad.
ZAP es una herramienta de pruebas de penetración de código abierto diseñada específicamente para probar aplicaciones web. Se conoce como un «proxy de hombre en el medio», donde intercepta e inspecciona los mensajes enviados entre los navegadores y las aplicaciones web.
ZAP ofrece funcionalidades para desarrolladores, probadores nuevos en las pruebas de seguridad y especialistas en pruebas de seguridad. También hay versiones para los principales sistemas operativos y para Docker. La funcionalidad adicional está disponible a través de complementos en el ZAP Marketplace.
Cada experto en ciberseguridad lleva un conjunto diferente de herramientas, dependiendo de su misión y conjunto de habilidades. Sin embargo, las herramientas de ciberseguridad gratuitas que se presentan aquí sirven como punto de entrada para aquellos que buscan aumentar sus habilidades y conocimientos en materia de ciberseguridad. Las ciberamenazas son cada vez más letales y más eficaces.
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