Uso de la memoria temporal jerárquica para detectar actividad anómala en la red

Título original:

Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity

Contenido del libro:

Esta investigación está motivada por la creación de cibermáquinas inteligentemente autónomas que residan en el entorno intangible del ciberespacio y mantengan la superioridad de dominio. En concreto, este artículo presenta 7 retos para el desarrollo de una ciberarma.

Se centra en el análisis de las reivindicaciones de la Memoria Temporal Jerárquica (HTM). En concreto, la teoría HTM pretende facilitar la inteligencia en las máquinas mediante predicciones precisas. Además, afirma ser capaz de hacer predicciones precisas de mundos inusuales, como el ciberespacio.

El objetivo principal es aportar pruebas de que la HTM facilita predicciones precisas de mundos inusuales. El segundo objetivo es demostrar que la predicción es un buen indicador de inteligencia.

Se prueba una aplicación comercial de la teoría HTM como sistema de detección de anomalías y se evalúa su capacidad para definir el tráfico de red (un aspecto importante del ciberespacio) como benigno o malicioso. A lo largo de las pruebas, el rendimiento de esta implementación es deficiente.

Se desarrolla un algoritmo independiente a partir de una variante de la teoría HTM. Este algoritmo alternativo es independiente del ciberespacio y se desarrolla únicamente (aunque también en un mundo abstracto artificial) para dar credibilidad al uso de la predicción como método de comprobación de la inteligencia.