Investigadores de la Universidad Charles Sturt y la Universidad de Australia del Sur han desarrollado un algoritmo capaz de detectar y detener ataques cibernéticos de intermediarios (MitM) en robots del Ejército no tripulados.
Este algoritmo se entrenó utilizando redes neuronales de aprendizaje profundo para simular el comportamiento del cerebro humano, lo que permitió que el sistema operativo del robot aprendiera a reconocer las señales de un ataque MitM, en el cual los atacantes interrumpen una conversación o la transferencia de datos en curso.
El algoritmo fue probado con éxito en tiempo real en una réplica de un vehículo de combate terrestre del Ejército de los Estados Unidos. Logró una tasa de éxito del 99% en la prevención de ataques maliciosos. Además, el sistema mostró una tasa de falsos positivos inferior al 2%, validando su eficacia. Los resultados de esta investigación se han publicado en la revista IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing.
Técnicas de reconocimiento en el Ejército
Según el profesor Anthony Finn, investigador de sistemas autónomos en la Universidad de Australia del Sur, este algoritmo supera a otras técnicas de reconocimiento utilizadas para detectar ataques cibernéticos. En colaboración con el Comando de Futuros del Ejército de los EE.UU., se ha desarrollado esta tecnología. El profesor Finn y el Dr. Fendy Santoso del Instituto de Inteligencia Artificial y Futuros Cibernéticos de la Universidad de Charles Sturt replicaron un ataque MitM en un vehículo terrestre GVT-BOT. Asimismo,y entrenaron su sistema operativo para detectar este tipo de ataques.
El Dr. Santoso señala que la naturaleza altamente interconectada de los sistemas operativos de los robots (ROS) es importante. Según indica, esto los hace extremadamente vulnerables a violaciones de datos y secuestros electrónicos. Sin embargo, la rápida evolución de la tecnología informática, combinada con algoritmos de inteligencia artificial sofisticados, permite ahora desarrollar sistemas sólidos para protegerse contra ataques cibernéticos.
El equipo de investigación tiene planes de probar su algoritmo de detección de intrusos en diversas plataformas robóticas, como drones, que presentan dinámicas más rápidas y complejas en comparación con los robots terrestres.
