Proyecto: Ciberseguridad inspirada en la naturaleza
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Algoritmo basado en la naturaleza para la ciberseguridad

La ciberseguridad inspirada en la naturaleza (NICS) es un sector diferenciado de la seguridad informática que deriva estrategias defensivas de observaciones en la naturaleza, como enjambres de animales y sistemas caóticos . Aborda una amplia gama de amenazas, entre ellas la divulgación de datos, el repudio , la escalada de privilegios , la vulneración , la interrupción del servicio y la redirección . La NICS extrapola fundamentalmente modelos de sistemas naturales.

Definición

La ciberseguridad inspirada en la naturaleza (NICS, por sus siglas en inglés) es un paradigma que integra principios de sistemas naturales en soluciones de seguridad, empleando algoritmos y técnicas inspirados en procesos biológicos, ecológicos y evolutivos . Este enfoque mejora la resiliencia y la adaptabilidad en los mecanismos de ciberdefensa. La NICS se define formalmente como la obtención de conocimientos de los sistemas naturales para formular soluciones de seguridad resilientes para diversos desafíos de ciberseguridad. Al emular comportamientos observados en la naturaleza, la NICS ofrece estrategias novedosas para la ciberseguridad. Utiliza técnicas informáticas de manera estratégica, aprovechando comportamientos defensivos encontrados en varias especies y fenómenos naturales. [1] .

NICS es reconocido por su eficacia contra las amenazas cibernéticas emergentes, utilizando metodologías como la optimización multiobjetivo , el despliegue de información engañosa y la integración de datos . Cuando se combina con IA , ML y ciencia de datos computacionales , NICS proporciona una defensa sólida contra ciberataques sofisticados , mejorando la adaptabilidad, la autoorganización , la resiliencia y la solidez general dentro de las soluciones de seguridad [2] .

Historia

Antes de que las computadoras se volvieran omnipresentes, la terminología que las rodeaba variaba. El nacimiento de la informática, estrechamente ligada a las matemáticas , vio los primeros dispositivos programables llamados máquina diferencial y máquina analítica por Charles Babbage [3] . Durante las guerras mundiales , el avance repentino de la informática, de analógica a digital, se centró principalmente en cálculos para tareas como trayectorias balísticas y descifrado de códigos .

A mediados de la década de 1960, se produjo un cambio a medida que los esfuerzos se concentraban en conectar dispositivos para intercambiar información, lo que llevó a la creación de redes como ARPANET. JCR Licklider [4] introdujo el concepto de redes informáticas en su idea de red informática intergaláctica . Esta noción de comunicación entre entidades refleja los sistemas biológicos.

La aparición del malware informático puso de relieve las similitudes con las entidades biológicas. Los programas autorreplicantes, a los que inicialmente se denominaba organismos en la década de 1960 [5] , pasaron a denominarse « virus informáticos » en 1983 por Frederic Cohen y Len Adleman [6] . Los gusanos , similares a los virus , imitan a sus homólogos biológicos y se propagan a través de redes conectadas para infectar a los hosts.

El malware vinculado biológicamente impulsó el desarrollo de defensas inspiradas en sistemas inmunológicos vivos [7] . Este enfoque, que se observa en los sistemas de detección y prevención de intrusiones (ID/PS) modernos , emplea algoritmos de inteligencia artificial para reaccionar automáticamente a las amenazas emergentes, en lugar de depender de bases de datos de firmas manuales [8] .

Fundamentos de la ciberseguridad inspirada en la naturaleza

Los algoritmos inspirados en la naturaleza ofrecen soluciones elegantes para una amplia gama de desafíos de diseño, incluidos los de los sistemas cibernéticos. Estos algoritmos, adaptados o inspirados en observaciones de sistemas biológicos naturales, son atractivos tanto por razones estéticas como prácticas. Son técnicas probadas que minimizan el riesgo de fallas catastróficas cuando se aplican en contextos similares a sus contrapartes naturales. Sin embargo, lograr un rendimiento maximizado localmente u óptimo globalmente con estos algoritmos fuera de su entorno nativo es un desafío. Los sistemas naturales a menudo funcionan como cajas negras , eludiendo los esfuerzos de diseño a través de un éxito demostrable. Sin embargo, comprender y adaptar estos algoritmos para entornos diseñados por humanos requiere analogías sólidas entre los entornos naturales y artificiales, considerando las limitaciones y los resultados deseados.

Construir tales analogías requiere mucho tiempo y el impacto de desviarse de los algoritmos naturales en los resultados de rendimiento puede no estar claro inicialmente. Sin embargo, una indagación fructífera sobre el funcionamiento de las soluciones de caja negra puede conducir a conocimientos que permitan un diseño con un propósito. El NICS se basa en principios inherentes a los sistemas naturales, incluida la resiliencia , la adaptabilidad y la eficiencia de los organismos biológicos, los ecosistemas y los procesos evolutivos. Al imitar los rasgos descentralizados , autoorganizados y colaborativos de la naturaleza, el NICS tiene como objetivo mejorar los mecanismos de ciberseguridad [9] .

El estudio de los fenómenos naturales da forma a los principios de NICS, que implican el análisis de las características de los organismos vivos, como los patrones de crecimiento y los requisitos energéticos. Las estructuras jerárquicas y adaptativas observadas en la naturaleza sirven como modelos para los marcos de ciberseguridad. Diversos rasgos biológicos pueden simular eficazmente aspectos de la ciberseguridad, en particular en la regulación y la gobernanza del tráfico de la red . Sin embargo, la aplicación eficaz requiere una comprensión profunda de estos modelos. Dependiendo del contexto, puede ser necesaria la integración completa de los atributos biológicos, mientras que los paralelos metafóricos pueden resultar insuficientes en algunos casos, lo que requiere estrategias alternativas.

Conceptos y técnicas clave

Las metodologías clave en NICS incluyen algoritmos genéticos, computación evolutiva , inteligencia de enjambre , sistemas inmunológicos artificiales , optimización de colonias de hormigas , sistemas caóticos y criptografía bioinspirada. Estos métodos permiten el desarrollo de mecanismos de seguridad adaptativos y de autoaprendizaje capaces de identificar y mitigar de manera autónoma amenazas emergentes en entornos dinámicos [10] [11] .

La creación de algoritmos inspirados en la naturaleza en materia de ciberseguridad implica establecer paralelismos significativos entre las amenazas y los sistemas biológicos, y adaptar los algoritmos para cumplir con los requisitos computacionales. Es esencial equilibrar la parametrización automatizada con la funcionalidad de la solución. NICS se reconoce como un componente crucial de la computación natural , que integra conceptos del conexionismo , el comportamiento social , la emergencia y los enfoques metaheurísticos para abordar los desafíos de la ciberseguridad. NICS adapta las metodologías al cambiante panorama de la ciberseguridad asimilando los principios de diseño de la computación de inspiración biológica.

Biomimetismo y ciberseguridad

En respuesta a las amenazas cibernéticas, los ingenieros y los expertos en ciberseguridad están recurriendo a la biomimética, emulando los patrones y estrategias de la naturaleza para encontrar soluciones innovadoras. Aprovechando la adaptabilidad y resiliencia de la naturaleza , industrias como la energía eólica y los dispositivos médicos ya se han beneficiado. En materia de ciberseguridad, la biomimética ofrece potencial para combatir el cibercrimen , con sistemas de sacrificio, hormigas digitales y técnicas de camuflaje disruptivas que se están explorando. Estos enfoques tienen como objetivo proporcionar información sobre el comportamiento de los atacantes, identificar amenazas de forma preventiva y confundir a los adversarios cibernéticos [12] .

Fenómeno físico y ciberseguridad

La teoría del caos en la ciberseguridad se evidencia en las fallas en cascada dentro de los sistemas distribuidos. En redes a gran escala, como las plataformas en la nube o los sistemas bancarios, los componentes interconectados crean una red compleja de dependencias. Eventos menores, como fallas de software o picos en el tráfico de la red , pueden desencadenar reacciones en cadena que conducen a una interrupción generalizada o al colapso del sistema. Estas cascadas son el resultado de interacciones no lineales y bucles de retroalimentación, que amplifican el impacto de pequeñas perturbaciones.

Por ejemplo, el ataque DDoS de 2016 a Dyn [13] [14] , un proveedor de DNS, provocó cortes de Internet que afectaron a Twitter , Netflix y PayPal . El ataque, que aprovechó las vulnerabilidades de los dispositivos IoT, sobrecargó los servidores de Dyn con tráfico, lo que provocó fallas en cascada que interrumpieron recursos críticos en línea. Este incidente ilustra la naturaleza caótica de las amenazas a la ciberseguridad.

Criptología inspirada en la naturaleza (NIC)

La criptología inspirada en la naturaleza (NIC) se refiere a técnicas y algoritmos criptográficos que se inspiran en fenómenos o procesos naturales que se encuentran en sistemas biológicos , física , química u otros dominios naturales [15] . Estas técnicas a menudo emulan el comportamiento de los sistemas naturales para diseñar primitivos, protocolos o sistemas criptográficos.

Direcciones futuras

A pesar de las soluciones prometedoras, la computación inspirada en la naturaleza (NICS) enfrenta desafíos como la escalabilidad , la sobrecarga computacional , las preocupaciones éticas y legales con respecto a los mecanismos de seguridad autónomos y la integración con los marcos de ciberseguridad existentes. Las investigaciones futuras apuntan a explorar las aplicaciones de NICS en tecnologías emergentes como la seguridad de IoT , la cadena de bloques y la computación cuántica .

La rápida evolución de las tecnologías del ciberespacio exige una mayor dependencia de aplicaciones emergentes como la computación en la nube y en la niebla , las ciudades inteligentes , la IoT , la computación colaborativa y los entornos de realidad virtual y mixta . Proteger estas aplicaciones contra las amenazas cibernéticas impulsa la innovación en soluciones de ciberseguridad y resiliencia.

Se han desarrollado algoritmos inspirados en procesos, fenómenos y organismos naturales, entre los que se incluyen redes neuronales artificiales , inteligencia de enjambre , algoritmos de comportamiento caótico , sistemas de aprendizaje profundo y biomimetismo . Estos algoritmos ofrecen características únicas que permiten aplicar metodologías novedosas para abordar eficazmente los desafíos de la ciberseguridad [16]

Referencias

  1. ^ Rzeszutko, Elżbieta; Mazurczyk, Wojciech (abril de 2015). "Perspectivas de la naturaleza para la ciberseguridad". Seguridad Sanitaria . 13 (2): 82–87. arXiv : 1410.8317 . doi :10.1089/hs.2014.0087. ISSN  2326-5094. PMID  25813971.
  2. ^ Shandilya, Shishir Kumar; Choi, Bong Jun; Kumar, Ajit; Upadhyay, Saket (marzo de 2023). "IDS basado en algoritmo de optimización de Firefly modificado para ciberseguridad inspirada en la naturaleza". Procesos . 11 (3): 715. doi : 10.3390/pr11030715 . ISSN  2227-9717.
  3. ^ Bromley, Allan G. (1982). "La máquina analítica de Charles Babbage, 1838". IEEE Annals of the History of Computing . 4 (3): 196–217. doi :10.1109/MAHC.1982.10028.
  4. ^ Denning, Peter J. (1989). "La ciencia de la computación: ARPANET después de veinte años". American Scientist . 77 (6): 530–534. ISSN  0003-0996. JSTOR  27856002.
  5. ^ Levy, Scott; Crandall, Jedidiah R. (30 de julio de 2020), El programa con personalidad: análisis de Elk Cloner, el primer virus informático personal , arXiv : 2007.15759
  6. ^ Zetter, Kim. "10 de noviembre de 1983: Nace el 'virus' informático". Wired . ISSN  1059-1028 . Consultado el 11 de junio de 2024 .
  7. ^ Anderson, William; Moore, Kaneesha; Ables, Jesse; Mittal, Sudip; Rahimi, Shahram; Banicescu, Ioana; Seale, Maria (16 de agosto de 2022), Diseño de un sistema de detección de intrusiones inspirado en el sistema inmunológico artificial , arXiv : 2208.07801
  8. ^ Anderson, William; Moore, Kaneesha; Ables, Jesse; Mittal, Sudip; Rahimi, Shahram; Banicescu, Ioana; Seale, Maria (16 de agosto de 2022), Diseño de un sistema de detección de intrusiones inspirado en el sistema inmunológico artificial , arXiv : 2208.07801
  9. ^ Mazurczyk, Wojciech; Drobniak, Szymon; Moore, Sean (2016), Akhgar, Babak; Brewster, Ben (eds.), "Hacia una visión sistemática de la ecología de la ciberseguridad", Combatir el cibercrimen y el ciberterrorismo: desafíos, tendencias y prioridades , Cham: Springer International Publishing, págs. 17–37, doi :10.1007/978-3-319-38930-1_2, ISBN 978-3-319-38930-1, consultado el 29 de julio de 2024
  10. ^ Bitam, Salim; Zeadally, Sherali; Mellouk, Abdelhamid (junio de 2016). "Ciberseguridad bioinspirada para redes de sensores inalámbricos". Revista IEEE Communications . 54 (6): 68–74. doi :10.1109/MCOM.2016.7497769. ISSN  0163-6804.
  11. ^ Fefferman, Nina H. (1 de abril de 2019), "Cuándo recurrir a soluciones inspiradas en la naturaleza para sistemas cibernéticos", Nature-Inspired Cyber ​​Security and Resiliency: Fundamentals, Techniques and Applications , Biblioteca digital IET, págs. 29-50, doi :10.1049/pbse010e_ch2, ​​ISBN 978-1-78561-638-9, consultado el 29 de julio de 2024
  12. ^ Rzeszutko, Elzbieta; Mazurczyk, Wojciech (1 de abril de 2019), "Analogías y metáforas inspiradas en la naturaleza para la ciberseguridad", Nature-Inspired Cyber ​​Security and Resiliency: Fundamentals, Techniques and Applications (Ciberseguridad y resiliencia inspiradas en la naturaleza: fundamentos, técnicas y aplicaciones) , IET Digital Library, págs. 1–27, doi :10.1049/pbse010e_ch1, ISBN 978-1-78561-638-9, consultado el 29 de julio de 2024
  13. ^ Woolf, Nicky (26 de octubre de 2016). «El ataque DDoS que interrumpió Internet fue el más grande de su tipo en la historia, dicen los expertos». The Guardian . ISSN  0261-3077 . Consultado el 11 de junio de 2024 .
  14. ^ Hekmati, Arvin; Krishnamachari, Bhaskar (14 de marzo de 2024), Detección de ataques DDoS basados ​​en gráficos en sistemas IoT con red con pérdida , arXiv : 2403.09118
  15. ^ Shandilya, Shishir K. (2023). Un enfoque inspirado en la naturaleza para la criptología. Estudios en inteligencia computacional. Vol. 1122 (1.ª ed.). Singapur: Springer Nature (publicado el 14 de diciembre de 2023). doi :10.1007/978-981-99-7081-0. ISBN 978-981-99-7081-0.
  16. ^ Canción, Bosheng; Li, Kenli; Orellana-Martín, David; Pérez-Jiménez, Mario J.; PéRez-Hurtado, Ignacio (2021-02-11). "Un estudio de la informática inspirada en la naturaleza: informática de membrana". Computación ACM. Sobrevivir . 54 (1): 22:1–22:31. doi :10.1145/3431234. hdl :11441/107916. ISSN  0360-0300.
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