Tradicionalmente, los análisis de riesgos de las corporaciones se realizan de una forma estática, para una determinada franja de tiempo. Sin embargo, el dinamismo de los factores actuales que componen dicho análisis de riesgos (activos, amenazas, vulnerabilidades, etc.) hace que sea cada vez más necesario una constante actualización de dicho análisis. Por ello, la línea de investigación que se presenta en este seminario, realizada por el grupo de investigación RSTI de la Universidad Politécnica de Madrid, plantea un entorno de análisis de riesgos dinámico que permite una actualización constante de los niveles de riesgos de una organización, en base a una arquitectura de sondas heterogéneas que alimentan el sistema y un motor de inferencia que en base a métricas particularizables para cada entorno, permiten calcular dinámicamente los niveles de riesgo del sistema. Esta arquitectura incluye módulos proactivos para la predicción de ataques basados en Cadenas Ocultas de Markov (HMM), así como módulos de aprendizaje basándose en algoritmos evolutivos de Redes Neuronales y conceptos de Teoría de la Información. Inscríbete aquí