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   Domingo, 30 de Abril de 2017
Tecnologia 
Edición: 2284 - Fecha: 14 de Nov, del 2016
Argentinos ganan el Mundial de ciberseguridad

A partir del Data Mining, desarrollaron algoritmos basados en inteligencia artificial para resolver diferentes problemas. Se impusieron sobre 40 equipos de 11 países. Fueron los únicos latinoamericanos que participaron de la competencia.

     Trabajan, estudian y, además, participan de torneos internacionales. Y les va muy bien. Ellos son Adriana Baravalle, Andrés D Ambrosio, Diego Tauziet, Pablo Albani y Rafael Crescenzi. Los argentinos ganaron la Competencia 2016 de Ciberseguridad y Data Mining (CDMC2016), organizada por la Universidad de Kyoto en Japón.

    Los cinco están cursando el último año de la Maestría en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral, y ésta no es el primer certamen que ganan, aunque sí uno de los importantes y exigentes. e trata de una competencia impulsada por 11 organismos y universidades – como el Instituto Nacional de Información y Comunicaciones de Japón y la Unitec de Nueva Zelanda- que se lleva adelante anualmente desde 2010.

    En esta ocasión, participaron 40 equipos de 12 países entre los que estuvieron Estados Unidos, Japón, Australia, China, Corea y Malasia. Los estudiantes de la Universidad Austral fueron los únicos argentinos y latinoamericanos presentes en el evento. También fueron los únicos que, mientras participaban del certamen, siguieron con sus obligaciones laborales, remarcó Adriana Baravalle. En el transcurso de las tres semanas que duró la competencia, elaboraron programas capaces de resolver diferentes desafíos y los enviaron para la evaluación. Quedaron como finalistas con la Universidad de Birmingham. Estuvo difícil pero lograron imponerse.

    Fue un trabajo de equipo y que se llevó adelante de manera remota. "Programamos algoritmos que aprenden solos a detectar estos problemas", explicó Andrés D Ambrosio.

    Luego de haber sido seleccionados viajaron a Kyoto donde participaron de la 23° Conferencia Internacional de Procesamiento Neuronal de Información (ICONIP 2016). Allí presentaron su trabajo y recibieron el premio de 3.000 dólares, una suma que no fue suficiente para cubrir el viaje. De hecho fueron ellos quienes tuvieron que financiarse por su cuenta y por eso no pudieron estar todos presentes: sólo tres de ellos pudieron viajar. En qué consistió la competencia

    Tuvieron que resolver problemas usando Data Mining, que es un proceso de extracción de información de grandes bases de datos. Esto permite identificar patrones o factores para entender procesos y así hacer predicciones.

    En el Data Mining se procesa información, luego se crean algoritmos en base a esos datos y finalmente se hace el testeo para llegar a las predicciones.

    Para llevar adelante la primera tarea tuvieron que clasificar los datos de sitios que estaban encriptados. La segunda implicó predecir diferentes clases de errores en un sistema y el último desafío consistió en evaluar qué tipo de aplicaciones para Android eran, en realidad, malware encubierto.

    Qué aplicaciones tiene el Data Mining

    "Se puede utilizar para cualquier problema en el cual se quiera predecir algo. Cuando tenes información histórica y querés predecir el futuro podés usarla con modelos estadísticos, matemáticos para predecir el futuro siempre con algún grado de incerteza", subrayó Diego Tauziet. Este tipo de tecnología se emplea para hacer recomendación de productos para las ventas, o en los bancos para evaluar un crédito, estimar un posible fraude. "Y también hay otros usos más novedosos que tiene que ver con tratar de entender la huella digital de un jugador, y ver quién juega parecido evaluando datos, entonces se buscan jugadores que se desempeñen de forma similar y son evaluados como posibles reemplazantes de ese jugador", contó D Ambrosio.

    "No es solo para predecir sino para detectar patrones de comportamiento, por ejemplo estimar los clientes que se van a dar de baja de un banco con una antelación de tres meses. Con la base histórica se puede estimar quienes son potenciales clientes que van a darse de baja o cambiar de tarjeta y entonces hacer acciones comerciales como para retenerlos", amplió Baravalle.

 

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