Este proyecto se realiza en colaboración con el ITI, la financiación del CDTI y la cofinanciación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional.

El proyecto SAIDI (Sistema de Aprendizaje Inteligente para la Detección de Intrusiones) nace fruto de la alianza estratégica entre Lãberit Canarias y el Instituto Tecnológico de Informática, ITI, para trabajar y colaborar en proyectos de I+D+i en ámbitos de ciberseguridad y aplicando tecnologías de inteligencia artificial. Está dirigido por José Ángel García, ejecutado por su equipo, y se ha coordinado y gestionado desde el área de innovación por su responsable, Ignacio Miranda y su equipo. Además, lo financia el CDTI (Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación) y está cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER 2021-2027).

El CDTI-E.P.E. es una Entidad Pública Empresarial, dependiente del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, que promueve la innovación y el desarrollo tecnológico de las empresas españolas. Es el referente público español para todas las entidades vinculadas a la investigación, el desarrollo tecnológico y la innovación empresarial. Es la entidad que canaliza las solicitudes de ayuda y apoyo a los proyectos de I+D+I de empresas españolas en los ámbitos estatal e internacional.

El objetivo del proyecto se centra en la adquisición de conocimientos, capacidades y tecnologías en el dominio de la inteligencia artificial para investigar y desarrollar un Sistema de Aprendizaje Inteligente para la Detección de Intrusiones (SAIDI) a partir de los datos de las aplicaciones de monitorización de redes informáticas, permitiendo a las PYMEs protegerse de forma ágil mediante la incorporación de soluciones de fácil adquisición y configuración y respondiendo a los retos actuales campo de la ciberseguridad. Para la realización del proyecto, cuentan con la colaboración del ITI, que se encargarán de aportar su experiencia en Inteligencia Artificial para investigar la construcción de un modelo predictivo de Machine Learning para la detección de anomalías en logs de tráfico de red.

José Ángel García, director del proyecto, afirma que “acceder a grandes soluciones de ciberseguridad es especialmente caro, solo grandes cuentas o proyectos justifican la inversión, entonces nos encontramos en un gran esfuerzo a la hora de encontrar anomalías o al hacer triaje sobre ellas. Entonces, estamos buscando una solución que salve ese problema en los clientes”.

Raúl Hussein, director del departamento de servicios de análisis de datos avanzados del ITI, comenta que la labor que desempañarán es la de “investigar técnicas avanzadas y metodologías para construir algoritmos de detección de algoritmos en redes, aplicando técnicas como active learning o transferencia de conocimiento, que permita reducir el tiempo de inversión a la hora de realizar el triaje para dichas anomalías.”

Aquí, os dejamos unas pequeñas declaraciones de José Ángel y Raúl, explicándonos el porqué del proyecto y cómo se va a llevar a cabo.