• El investigador del CITIC Rubén Pérez analizó las múltiples aplicaciones prácticas de la capacidad de compresión profunda del lenguaje de la red.

El CITIC de la UDC acogió este martes, 24 de marzo, una nueva sesión de los desayunos TIC Talk bajo el título “Securing the Internet: When AI Learns the Language of the Network”, impartida por el investigador Rubén Pérez Jove.

Durante la charla, se abordó cómo la Inteligencia Artificial, impulsada por los grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) y la arquitectura basada en Transformers, ha abierto la puerta a una nueva forma de analizar el tráfico de red. En este sentido, Rubén Pérez habló sobre la posibilidad de aplicar estos modelos para que la IA sea capaz de leer y comprender los paquetes de datos que circulan por Internet, del mismo modo que procesa el lenguaje natural.

La sesión se centró en los denominados modelos fundacionales de tráfico de red, profundizando en su funcionamiento y en los métodos empleados para enseñarles a interpretar la estructura y semántica de estos datos. Esta capacidad de comprensión avanzada se presentó como un elemento clave para múltiples aplicaciones, especialmente en el ámbito de la ciberseguridad.

En este contexto, se destacó cómo estos modelos están revolucionando tareas críticas como la detección de anomalías, la prevención de intrusiones, la identificación de activos y la clasificación del tráfico. “Al entender el “lenguaje” habitual de la red, la IA demuestra ser capaz de identificar comportamientos maliciosos o inusuales con una eficacia superior a la de los sistemas tradicionales”, afirmó el investigador.

La ponencia fue desarrollada por Rubén Pérez, investigador predoctoral FPU en el CITIC, bajo la dirección de José Vázquez Naya y Alejandro Pazos. El contenido presentado se basa en un exhaustivo trabajo de revisión sistemática realizado en el marco de su tesis doctoral.