Algoritmos de aprendizaje automático para proteger los dispositivos IoT en la red doméstica

Universidad Hebrea de Jerusalén.

Las empresas Gamgee y Yissum, esta última perteneciente a la Universidad Hebrea de Jerusalén, se han asociado para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático que permitan una identificación perfecta de múltiples proveedores de dispositivos IoT para proteger e integrar mejor los diversos sistemas.

Los algoritmos de aprendizaje automático permitirán mejorar la autentificación de los dispositivos IoT.

El objetivo es desarrollar una tecnología que supere la aleatorización de direcciones MAC con fines de identificación, manteniendo los altos estándares de privacidad de datos. Shaul Levi, director de innovación de Gamgee, considera que la aleatoriedad de las direcciones MAC restringe la calidad de los servicios digitales, impidiendo la operatividad de los dispositivos, lo que perjudica a la ciberseguridad.

“Debido a la aleatorización, otros dispositivos de proveedores, como bombillas, altavoces o cámaras, permanecerían sin identificar y sin verificar, convirtiéndolos en una posible puerta de entrada para los intrusos al entorno de la vivienda inteligente, que de otro modo estaría protegido”, explica Levi.

Identificación y autentificación

Por lo tanto, para un funcionamiento fluido y seguro de las redes domésticas inteligentes es necesario disponer de una capacidad de identificación y autentificación de dispositivos en la red doméstica, que garantice una protección completa, una gestión sencilla de la red y una experiencia de usuario digital excepcional.

Para solucionar este problema, Gamgee y los investigadores de la Universidad Hebrea de Jerusalén están desarrollando algoritmos ligeros impulsados ​​por Inteligencia Artificial que pueden identificar, autenticar y proteger todos los dispositivos conectados en la red doméstica, independientemente del tipo de dispositivo o del proveedor.

 
 
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