Los HotQubits : el futuro de la computación cuántica.

En el último mes, los investigadores de todo el mundo están haciendo descubrimientos históricos sobre bits cuánticos o qubiys. Dos equipos de investigadores han conseguido que unos qubits cuánticos desempeñen su función a una temperatura entre diez y quince veces mayor, como cuentan en dos artículos publicados en la revista Nature. Siguen necesitando, pues, temperaturas extremadamente bajas, de entre 271 y 272 grados bajo cero.

Quien quiera hacer funcionar un ordenador cuántico deberá aislarlo del resto del mundo sumamente bien. La menor de las vibraciones o de las colisiones con las moléculas del aire destruirá esa frágil interrelación entre las unidades de cálculo, o qubits, a la que deben su superioridad en muchas tareas. Los primeros prototipos, como el procesador cuántico Sycamore, de Google, están encerrados en cámaras de vacío e inmersos en enormes criostatos que mantienen el chip a menos 273,05 grados. Funcionan, pues, a 0,1 grados sobre el cero absoluto.

Sycamore Google - Búsqueda de Google

El aumento, sin embargo, bastaría para disminuir mucho el coste del dispositivo de refrigeración, según los investigadores. La técnica de enfriamiento es uno de los grandes obstáculos para la construcción de un ordenador cuántico con mayor rendimiento, aunque no se suela hablar de ello. Muchos científicos están trabajando en la creación de sistemas cuánticos que puedan operar por encima de estas bajas temperaturas.

Los grupos de Andrew Dzurak, de la Universidad de Nueva Gales del Sur, y de Menno Veldhorst, de la Universidad de Tecnología de Delft, han utilizado en su investigación una técnica que parecía estar entre las perdedoras en la carrera hacia la mejor computadora cuántica. En vez de circuitos superconductores (Google) o iones confinados por campos magnéticos (IBM), han utilizado como qubits espines de electrones en puntos cuánticos de silicio.

Tiene la ventaja de que se pueden construir los chips con silicio, como en las técnicas de semiconductores tan habituales. Gracias a la mayor temperatura también sería más fácil la combinación con los dispositivos de control, que aportan calor al sistema cuántico de cómputo y pueden impedir su funcionamiento a las temperaturas de una parte de kelvin necesarias hasta ahora, ya que las limitaciones de los criostatos tan cerca del cero absoluto son grandes. Pero hasta ahora solo han podido estos investigadores trabajar con la célula de cálculo más básica de la computación cuántica: el par de qubits. Está por ver si la menor exigencia refrigeradora de esta técnica permitirá ampliarla a muchos qubits a la vez y si de esa forma se conseguirá un gran avance.


ARTÍCULO ORIGINAL: Robert Gast

Ciberseguridad en Internet.

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La seguridad en internet se ha visto amenazada con el incremento del teletrabajo, las transacciones online y demás actividades que han pasado al ámbito telemático por la situación sanitaria actual.

Las empresas e instituciones están comprobando la gran importancia que tiene invertir en soluciones de seguridad y en tener una cultura de trabajo que permita hacer frente a este tipo de situaciones sin mayores inconvenientes.

El informe  Cybersecurity in Focus 2020, realizado por la empresa de ciberseguridad Stott and May, se basa en la experiencia colectiva de 55 líderes de la seguridad cibernética. A los encuestados se les pidió que compartieran su puntos de vista en una amplia gama de temas, incluyendo, pero no exclusivamente, las habilidades la percepción de la ciberseguridad en las reuniones virtuales  y los desafíos asociados con la seguridad de los negocios en la nube. En conjunto con esta investigación cuantitativa primaria, también se realizaron entrevistas cualitativas con los principales expertos en el campo de la ciberseguridad.

  • El informe destacó que el 76% de los encuestados cree que hay una escasez de habilidades en ciberseguridad en su organización, lo que representa una pequeña mejora en comparación con 2019 (88%). Sin embargo, la cifra sigue siendo muy elevada y, si tenemos en cuenta el panorama actual, nos lleva a pensar en la alta vulnerabilidad de nuestros datos : estamos expuestos a ciberdelincuentes y muchas empresas no cuentan con las técnicas necesarias para combatir un ciberataque.
  • Los clientes están más informados y son más exigentes en torno a la cuestión de seguridad cibernética, lo que llevó a la mayoría de los encuestados (69%) a concluir que su negocio considera que las empresas pueden añadir valor a su propuesta general.
  • A medida que más empresas se mueven hacia la nube, el 54% de los ciberlíderes creen que ver un aumento de los incidentes.
  • También revela que un 46% de los directivos pretende aplicar tecnologías como la inteligencia artificial y machine learning, compensando así los problemas de personal.

FUENTE: Juan M. Corchado

OpenCTI, plataforma que permite a las organizaciones administrar su conocimiento de inteligencia sobre amenazas cibernéticas.

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Fuente: El gurú de la informática

OpenCTI es una plataforma de código abierto que permite a las organizaciones administrar su conocimiento de inteligencia sobre amenazas cibernéticas. Se ha creado para estructurar, almacenar, organizar y visualizar información técnica y no técnica sobre amenazas cibernéticas.

Una vez que los datos han sido capitalizados y procesados ​​por los analistas dentro de OpenCTI, se pueden inferir nuevas relaciones de las existentes para facilitar la comprensión y la representación de esta información. Esto permite al usuario extraer y aprovechar el conocimiento significativo de los datos sin procesar.

La estructuración de los datos se realiza utilizando un esquema de conocimiento basado en los estándares STIX2 . Ha sido diseñado como una aplicación web moderna que incluye una API GraphQL y una interfaz orientada a UX. Además, OpenCTI puede integrarse con otras herramientas y aplicaciones como MISPTheHiveMITER ATT.

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Más información y descarga de OpenCTI — Demostración de funcionamiento de OpenCTI

El objetivo es crear una herramienta integral que permita a los usuarios capitalizar información técnica (como TTP y observables) y no técnica (como atribución sugerida, registro de víctimas, etc.) mientras vincula cada pieza de información a su fuente principal (un informe, un Evento MISP, etc.), con características como enlaces entre cada información, fechas vistas por primera y última vez, niveles de confianza, etc. La herramienta puede usar el marco MITER ATT & CK (a través de un conector dedicado) para ayudar a estructurar los datos.

El usuario también puede optar por implementar sus propios conjuntos de datos. OpenCTI no solo permite las importaciones, sino también las exportaciones de datos en diferentes formatos (CSV, paquetes STIX2, etc.). Los conectores se desarrollan actualmente para acelerar las interacciones entre la herramienta y otras plataformas.

Neural Networks and Deep Learning

Charu C. Aggarwal
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Este libro cubre los modelos clásicos y modernos en el aprendizaje profundo. Los capítulos de este libro abarcan tres categorías: Los fundamentos de las redes neuronales: muchos modelos tradicionales de aprendizaje automático pueden entenderse como casos especiales de redes neuronales. En los primeros dos capítulos se hace hincapié en comprender la relación entre el aprendizaje automático tradicional y las redes neuronales. Las máquinas de vectores de soporte, la regresión lineal / logística, la descomposición de valores singulares, la factorización matricial y los sistemas de recomendación son casos especiales de redes neuronales. Estos métodos se estudian junto con métodos recientes de ingeniería de características como word2vec. Fundamentos de las redes neuronales: en los capítulos 3 y 4 se proporciona una discusión detallada de la capacitación y la regularización. Los capítulos 5 y 6 presentan redes de función de base radial (RBF) y máquinas de Boltzmann restringidas. Temas avanzados en redes neuronales: los capítulos 7 y 8 discuten las redes neuronales recurrentes y las redes neuronales convolucionales. En los capítulos 9 y 10 se presentan varios temas avanzados como el aprendizaje de refuerzo profundo, las máquinas neuronales de Turing, los mapas autoorganizados de Kohonen y las redes de confrontación generativas. El libro está escrito para estudiantes graduados, investigadores y profesionales. Numerosos ejercicios están disponibles junto con un manual de soluciones para ayudar en la enseñanza en el aula. Siempre que sea posible, se resalta una vista centrada en la aplicación para proporcionar una comprensión de los usos prácticos de cada clase de técnicas.

Automated Machine Learning

 

Automated Machine Learning Methods, Systems, Challenges, Frank HutterLars KotthoffJoaquin Vanschoren
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Este libro de acceso abierto presenta la primera descripción completa de los métodos generales en el aprendizaje automático automatizado (AutoML), recopila descripciones de los sistemas existentes basados ​​en estos métodos y analiza la primera serie de desafíos internacionales de los sistemas AutoML. El reciente éxito de las aplicaciones comerciales de ML y el rápido crecimiento del campo ha creado una gran demanda de métodos de ML listos para usar que se pueden usar fácilmente y sin el conocimiento de expertos. Sin embargo, muchos de los éxitos recientes del aprendizaje automático dependen fundamentalmente de expertos humanos, que seleccionan manualmente las arquitecturas de ML apropiadas (arquitecturas de aprendizaje profundo o flujos de trabajo de ML más tradicionales) y sus hiperparámetros. Para superar este problema, el campo de AutoML apunta a una automatización progresiva del aprendizaje automático, basada en los principios de la optimización y el aprendizaje automático. Este libro sirve como un punto de entrada en este campo de rápido desarrollo para investigadores y estudiantes avanzados por igual, además de proporcionar una referencia para los profesionales que desean utilizar AutoML en su trabajo.