Inteligencia Artificial / Ciberseguridad
Un sistema de defensa impulsado por IA detiene los ciberataques en fracciones de segundo
La tecnología con gemelo digital y respuesta automática podría cambiar la seguridad de las comunicaciones móviles
Sistemas automatizados frenan ciberataques en milisegundos. / Crédito: TamimT9B en Pixabay.
Por qué confiar en El Periódico Un sistema de defensa de Inteligencia Artificial (IA) ha detectado y neutralizado con éxito sofisticados ciberataques 5G en menos de una décima de segundo, allanando el camino para redes móviles 5G y 6G más seguras en el futuro. Sin embargo, los expertos advierten que la dependencia de modelos automatizados introduce vectores propios, que requieren control humano.
Científicos de la Universidad de Surrey, en el Reino Unido, han desarrollado un nuevo marco tecnológico denominado TwinGuard, que combina un gemelo digital en tiempo real con algoritmos de aprendizaje por refuerzo, para detectar y neutralizar ataques dirigidos al plano de control de redes 5G y O-RAN.
Según los investigadores, TwinGuard puede identificar comportamientos sospechosos y responder antes de que se produzcan daños, alcanzando tiempos de reacción inferiores a una décima de segundo en pruebas realizadas en entornos similares a las redes operativas.
La importancia de la actualización constante y la defensa proactiva
De acuerdo a una nota de prensa, estas evaluaciones incluyeron una red O-RAN multiestación simulada y un núcleo 5G totalmente virtual, controlado por IA para medir la eficacia del sistema frente a ataques tradicionales contra este tipo de redes.
Los responsables del proyecto destacan que la ventaja clave es la integración del gemelo digital: una réplica viva de la red que se actualiza cada pocos milisegundos y "enseña" al agente de IA qué tipo de procesos deben considerarse normales y cuáles podrían ser anómalos.
Frente a los enfoques tradicionales basados en reglas y firmas, que reaccionan a patrones conocidos, una defensa proactiva y adaptable puede seguir el ritmo de amenazas que se modifican constantemente y se mimetizan con las redes legítimas.
Referencia
TwinGuard: A Proactive RL-Driven Defence Framework for Digital Twin-Enabled O-RAN Security. Neha Gupta et al. 2025 IEEE 24th International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom). DOI:https://www.doi.org/10.1109/Trustcom66490.2025.00240
Alternativas para mejorar el sistema y desafíos de la gestión con IA
El estudio fue presentado en la conferencia IEEE TrustCom 2025, y destacó como un enfoque clave para la resiliencia de futuras generaciones de redes. Además de los resultados de latencia, los autores piensan escalar el enfoque a entornos más complejos, mientras que deben afrontar los retos asociados, como la generación de datos de entrenamiento representativos, la interoperabilidad con distintos proveedores y la resistencia ante ataques que intenten engañar al propio modelo de IA.
Sin embargo, expertos en ciberseguridad advierten que la incorporación de IA también introduce nuevos vectores de riesgo: modelos manipulables, dependencia de datos correctos y la necesidad de evitar decisiones erróneas por gestiones totalmente automatizadas y sin control de especialistas humanos.
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