Identificar ciberataques mediante motor predictivo con datos locales

Universidad de Antioquia

Categoría: Organizaciones y Territorios Competitivos

Sector: Salud

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Valor agregado de la capacidad 

Detección de Ciberataques Localizados: Utiliza datos locales para identificar anomalías que pueden indicar ciberataques, con un enfoque inicial en la industria colombiana. Autoaprendizaje y AI: Emplea inteligencia artificial y autoaprendizaje para mejorar continuamente su capacidad de detección. Colaboración con Expertos: Desarrollo y mejora del sistema en colaboración con Aligo S.A.S., una empresa de ciberseguridad. Ventaja comparativa: Ventajas en el uso de datos locales para el entrenamiento en comparación con sistemas competidores como Darktrace y Vision One – Trend Micro.

Universidad

Universidad de Antioquia
Grupo de investigación

Grupo de Investigación en Telecomunicaciones Aplicadas
GITA

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