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Seguritech: Algoritmos matemáticos son una pieza clave en la seguridad

Octavio Cruz Sánchez, científico de datos en Seguritech explica que estos algoritmos juegan un papel crucial en el cifrado de datos de aplicaciones bancarias, análisis de imágenes para prevención, autenticación de usuarios, detección de patrones anómalos de comportamiento y muchos más.

Big Data: Más allá de la cantidad

Algunas de las aplicaciones que han potenciado enormemente la seguridad es el Big Data que se refiere a la habilidad de procesar y analizar enormes conjuntos de datos que antes eran inmanejables. Los algoritmos matemáticos facilitan el ordenamiento, la categorización y la interpretación de estos datos. En contextos de seguridad, esto permite, por ejemplo, monitorear transacciones financieras en busca de comportamientos sospechosos o patrones que sugieran fraudes.

Machine Learning: Aprendizaje automático en acción

El machine learning, una subrama de la inteligencia artificial, se basa en algoritmos que permiten a las máquinas aprender de la información y mejorar su desempeño con el tiempo. Desde la detección de potenciales amenazas cibernéticas hasta la identificación de personas en sistemas de videovigilancia mediante reconocimiento facial, estos algoritmos se adaptan y perfeccionan constantemente, ofreciendo niveles de precisión y rapidez inalcanzables para el ser humano.

Ciencia de Datos: Interpretación para la toma de decisiones

Mientras el Big Data proporciona la materia prima y el machine learning los mecanismos de adaptación, la ciencia de datos otorga el marco analítico. Los algoritmos matemáticos en este campo transforman la información en insights, esenciales para la toma de decisiones. En seguridad pública, por ejemplo, analizar patrones de criminalidad puede guiar estrategias de patrullaje o la distribución de recursos.

Ciberseguridad: La disrupción en la era digital

En un mundo cada vez más interconectado los algoritmos matemáticos son claves para cifrar información, autenticar usuarios y detectar intrusos. El desarrollo de algoritmos cada vez más sofisticados es una carrera constante contra cibercriminales que buscan vulnerar sistemas.

Por ejemplo, los sistemas de detección de intrusos utilizan algoritmos que analizan patrones de comportamiento y actividad en la red para identificar posibles amenazas y actividades maliciosas. Estos algoritmos, como el de árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial (SVM) y vecinos más cercanos (K-NN), son vitales para la seguridad en línea.