Buena información, buena información: cómo ha evolucionado la innovación en tecnología

            
                                                                             
            
            

El productor principal de CNET y CBS News, Dan Patterson, se sentó con Xerox CISO Alissa Abdullah para hablar sobre cómo la innovación en tecnología y seguridad ha cambiado a lo largo de su carrera. La siguiente es una transcripción editada de la entrevista.

    
        

Dan Patterson: Su carrera abarca las matemáticas, la política y ahora la ciberseguridad. Antes de que lleguemos al futuro tan loco que tienen las impresoras como dispositivos IoT que necesitan ser protegidos, me pregunto si podría ayudarnos a contextualizar dónde comenzó su carrera y un poco de su tiempo en Washington, cómo se informó de dónde se encuentra. ¿ahora?

Alissa Abdullah: Claro, ahora soy la Directora de Seguridad de la Información de Xerox, pero empecé como matemática para una Agencia de Inteligencia.

Soy un ingeniero criptológico certificado y estoy aprendiendo los entresijos de la criptografía y la forma en que lo vinculas con los sistemas realmente me dio una perspectiva de la ciberseguridad, creo que es una perspectiva muy diferente de la ciberseguridad. Pero he permanecido en el ámbito de la tecnología toda mi carrera. Comenzando como matemático e incluso pasando a la tecnología de la información y luego a la ciberseguridad. Cuando comencé a desarrollar sistemas seguros para las agencias de inteligencia y dentro del gobierno, en realidad estaba trabajando en el Pentágono cuando recibí la llamada diciendo: Queremos que usted venga y se una a la administración, y me sorprendí por completo.

Pero, yendo del gobierno, dentro del Departamento de Defensa, en realidad estaba con la NSA, y luego me mudé a la industria, porque era el Director Adjunto de Tecnología de Lockheed Martin, por una de sus Las unidades de negocios y el cambio a pequeñas empresas porque ese es el contrato que tenía en el Pentágono, realmente me dio experiencia en la industria. Me dio algo de experiencia en el sector privado, me dio experiencia en el sector público. Todo mezclado en una persona con todas estas diferentes perspectivas y todas estas diferentes piezas de influencia e información a mi disposición, realmente me formaron y me formaron para la Oficina Ejecutiva del Presidente como el Diputado CIL.

Luego, tomas eso y lo guardas, metes toda esa información y ahora, el sentido de Xerox, te da una perspectiva diferente de decir no a la innovación debido a la seguridad que dice no a la tecnología, debido a la seguridad y cómo desea presentar la política y mover la política y, de hecho, sobre la conversación de ciberseguridad.

VER: Guía del líder de TI sobre el futuro de la inteligencia artificial (Tech Pro Research)

} Patterson: Así que creo que una de las cosas que más me fascinan de su carrera es que realmente se extienden: hay matemáticas realmente geniales en la criptografía para las pequeñas empresas, la política y la empresa. Junto con eso, también ha visto esta cadena de innovación, así que me pregunto si podría decirme, ahora que entendemos su trayectoria profesional, cómo ha cambiado la innovación en tecnología y cómo ha cambiado la seguridad a medida que su carrera ha evolucionado. ?

Alissa Abdullah: Claro, comenzamos, si pienso en dónde comencé realmente prestando atención a la tecnología, fue en una época muy de la sociedad la resistencia a la tecnología. Si pensabas en las organizaciones de seguridad antes, eran la organización de no. Eran el Dr. No. Usted pregunta, quiere hacer algo, no, no podremos hacer eso. El sistema más seguro es uno que no está abierto, que no está conectado.

Pasando de eso, nosotros, creo que a un ritmo muy rápido, saltamos a la consumerización de TI, ¿verdad? Eso significa ser conducido por TI, por los consumidores. Las personas que desean tener más acceso, las personas que tienen ese acceso. A pesar de que las empresas no estaban capitalizando la tecnología, la población consumidora y sus vidas personales podían capitalizar la tecnología.

Eso nos da una sensación diferente en la trayectoria y el ritmo. Mi trayectoria profesional ha abarcado más de 20 años, definitivamente se ha movido muy rápidamente a lo largo de cada una de las fases de la tecnología y ahora, cuando pensamos en cosas de Internet, cuando pensamos en la IA y el aprendizaje automático y la posibilidad que tiene para nosotros, No tenemos los mismos límites que solíamos. No tenemos la misma resistencia que solíamos porque creo que hemos aprendido que no podemos tener esa cantidad de resistencia.

Dan Patterson: Entonces cuando dices: “Cuando solíamos hacerlo”, colócanos en un lugar y un momento y cómo tienen las cosas … parece que estás diciendo que ” He venido 180 grados desde ese lugar en el tiempo-

Alissa Abdullah: Oh, claro.

Dan Patterson: Pero, ¿dónde estábamos y qué era de lo que estamos hablando?

Alissa Abdullah: Creo que probablemente, I don ' No quiero envejecer a mí mismo, pero creo que probablemente en los años 90 fue cuando comencé a experimentar realmente resistencia.

Creo que queríamos hacer cosas nuevas, nos presentaron a … Google Cloud era Google Cloud antes de que se convirtiera en Google Cloud. Estábamos usando el correo web en muchos casos y realmente no teníamos ese concepto de que era Cloud. Estábamos usando, incluso internet … internet rápido, o probablemente en ese entonces, podría haber sido marcado hasta ese momento. Solo recuerdo que hubo ciertas partes y en ese momento, permitimos que la innovación no fuera dirigida por el consumidor, porque el consumidor todavía estaba aprendiendo, pero las empresas estaban tratando de engañar en los pensamientos e ideas. Una vez que el consumidor se dio cuenta, comenzó a rodar muy, muy rápidamente y la aceptación de la tecnología comenzó a rodar rápidamente.

Piensas en Netflix. Netflix estaba transmitiendo y haciendo cosas específicas mucho antes de que se volviera genial, mucho antes de que se volviera muy, muy popular. Ahora, han crecido eso. Vieron algo y vieron y desarrollaron un producto antes de que se lo pidieran. Lo mismo que Apple. Apple desarrolló un producto incluso antes de que fuera solicitado. Quién sabía, quién pensó que podríamos haber tenido un teléfono con una cámara y mi libreta de direcciones al mismo tiempo y todas estas cosas diferentes en un dispositivo modular muy, muy pequeño. Nadie podría siquiera poner nuestras mentes alrededor de eso. Ahora, realmente estamos hablando de que los robots pueden tomar el control y manejar autos por nosotros y hacer muchas otras cosas diferentes.

Cuando pienso en esas diferentes fases … te daré otra experiencia. Cuando el presidente Obama ingresó a la Casa Blanca, tuvimos computadoras de escritorio y disquetes. Eso fue lo que, 2008 cuando entró por primera vez? Pues fue elegido entonces. Cuando piensas en eso y todo eso se basa en nada contra cualquier administración, pero así es como estábamos aceptando la tecnología en ese momento. Usted tuvo un presidente que entró y dijo: “¿Saben qué? Quiero tecnología”. Quiero que nosotros … Él es el presidente que ganó en big data. Él es el presidente que ganó por la influencia de la tecnología y cómo usarla realmente. Entonces, hubo un cambio importante y ahora la aceptación de la tecnología dentro de la Casa Blanca. Tuvimos un CIO gubernamental que realmente impulsó la tecnología y el cierre de centros de datos y cosas así. Es en esas ideas en las que puedo pensar en puntos específicos en el tiempo en que sucedieron las cosas y se produjo un cambio importante.

VER: Ciberseguridad, habilidades de inteligencia artificial para dominar las contrataciones del personal de TI en 2019 (ZDNet) Yo uno de esos puntos en el tiempo. Hay algunas cosas que dijo a las que quería regresar, especialmente la resistencia, que supongo que estaba en la empresa o la resistencia a la innovación y luego los puntos de inflexión, que suena como el dispositivo móvil.

Antes de hablar de eso, cuéntame algunos de estos momentos en el tiempo, recuerdas que realmente sobresalen, como si las cosas están cambiando.

Alissa Abdullah: Voy a hablar sobre un momento como el de ahora, en el que creo que las cosas están cambiando y la gente todavía está lidiando con la aceptación de eso y que son los autos eléctricos. Hay mucha discusión sobre si hemos ido demasiado lejos. He estado en algunas discusiones sobre si AI se está haciendo cargo y estamos perdiendo nuestra capacidad de reiniciarlo todo. Creo que se estaban teniendo las mismas conversaciones cuando empezamos a hablar sobre la Nube.

Cuando comenzamos a hablar sobre la nube y a tener nuestros datos en la nube, algo nebuloso de que nadie sabía lo que realmente significaba. Había un montón de-

Dan Patterson: Es solo la computadora de otra persona.

Alissa Abdullah: Derecho. Hubo mucha conversación sobre, ¿es eso lo que realmente queremos hacer? Estamos acostumbrados a mantener nuestros propios datos, estamos acostumbrados a poder ir al centro de datos o en nuestra computadora y ver que sé que está en el C Drive y blah blah blah. Entramos en esos lugares específicos y podemos encontrarlo, pero ahora pensamos, no lo quiero. Tengo más capacidad. Tengo más libertad. Puedo acceder a mis datos en todos los dispositivos si está en la nube y no en mi computadora en casa.

Creo que el mismo cambio está ocurriendo ahora, cuando pensamos en el avance de la inteligencia artificial, la tecnología moderna y los autos eléctricos. No solo autos eléctricos, sino que he estado en autos que hacen mucho más de lo que crees. La función de piloto automático es simplemente increíble. Creo que es el sentido innato que controlan nuestros seres humanos. Tenemos que renunciar a parte de ese control y he estado hablando en algunas áreas de tecnología donde, si renunciamos a ese control, puede ayudar a reducir la escasez de talento. Siempre hablamos de la escasez de talento en tecnología, pero podríamos hablar de la escasez de talento. Probablemente ha hablado con muchas otras industrias y creen que también hay escasez de talento en su industria.

Creo que debemos afinar la inteligencia artificial que nos ayudará a reducir cada vez más la escasez de talento utilizando los avances de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, pero esa es una conversación completamente diferente. Creo que estos son puntos clave, porque creo que estamos en un punto central en este momento.

Dan Patterson: ¿Qué es eso?

Alissa Abdullah: El punto clave es cómo vamos a aceptar o cuánto de AI somos vamos a aceptar? Es nuestra capacidad de consumirlo, comprenderlo y darnos cuenta de que esto está sucediendo. Ese va a ser el ritmo en el que adoptamos.

Dan Patterson: Bien, tengo preguntas para usted aquí. Quiero llegar a la seguridad en un momento, pero creo que esta conversación de aprendizaje automático e inteligencia artificial es increíblemente importante porque lo que acaba de decir. Esto es algo así como un punto de inflexión, al igual que el móvil fue hace una década. Particularmente, cuando observamos conversaciones más amplias sobre tecnología, específicas de Silicon Valley, pero vemos estas culturas mono que son algoritmos de programación.

¿Qué desafíos tenemos cuando se trata de la brecha de las habilidades tecnológicas y estas culturas mono que programan cosas que influirán en millones, si no en miles de millones de personas como el aprendizaje automático?

Alissa Abdullah : Creo que hay el número uno, la brecha de habilidades tecnológicas. No tenemos suficientes personas. No tenemos suficientes personas y aunque tenemos tanta gente interesada en la tecnología, no tenemos suficientes. Luego, cuando dices que no tienes suficiente, tienes que escalar lo que tienes para escalar lo que tienes en todas las diferentes áreas de la tecnología.

Cuando estuve en PARC, Xerox tiene un centro de investigación llamado PARC, uno de los ingenieros me dijo que se necesita tres veces para que un ser humano aprenda algo. Se necesita una máquina tal vez 3 millones de veces para aprender.

3 millones de veces para aprender que esa cosa es realmente lo que es. Con ese pensamiento, piensa en la brecha tecnológica y el aprendizaje y trata de capacitar a las personas, aunque puede tomar una máquina 3 millones de veces para aprender algo; una vez que lo aprende, sigue aprendiendo, sigue creciendo y comienza a aplicarse de inmediato. . A veces, sobre procesamos y podemos sobre sintetizar, y eso es bueno en algunas áreas y no es bueno en otras áreas.

Cuando piensas en el procesamiento excesivo y en la síntesis excesiva de ciertas cosas, eso puede ser un retraso. Cuando pienso en aplicar AI … Hablaré sobre esto muy rápido, cuando pienso en aplicar AI en seguridad, son muchas tareas de seguridad de bajo nivel. Voy a ir un paso más allá, hay muchas tareas de tecnología de bajo nivel que quizás no tengamos que tener y los sistemas que tienen los hombres. Podemos hacer que algún tipo de bot de IA haga esa tarea por nosotros, para que nosotros, como seres humanos, las personas más inteligentes, trabajemos en el procesamiento superior, las cosas que necesitan una mayor cantidad de inteligencia.

Así es como creo que manejas toda esta brecha de talento o escasez de talento. Permites que AI haga las cosas más pequeñas, el tipo de procesamiento de datos de las cosas. Puedo pensar en ciertas cosas. Cuando pienso en nuestras redes y en el cierre de puertos que no es necesario abrir, ningún bot puede hacer eso. No necesito pagarle a un ingeniero … un ingeniero de sistemas o un ingeniero de seguridad para hacer eso.

Dan Patterson: Para cerrar el puerto 80.

Alissa Abdullah: Derecho.

Dan Patterson: Entiendo totalmente lo que está diciendo y que mecanizaremos y automatizaremos ciertos sistemas, pero ¿cómo tratamos … y sospecho cuándo nos acercamos y Miramos en 2019, 2020, veremos un montón de nuevas historias sobre la tecnología de reconocimiento facial que salió mal o el sesgo de la IA que ha hecho algún daño a algún grupo, en algún lugar. No tiene que ser … ahora mismo, estamos hablando de hermanos en Silicon Valley. No solo tiene que ser ese grupo, pero cada vez que obtiene una programación de grupo para algo que afecta a mucha gente, obtiene la BIOS programada en los sistemas.

Cada vez que tengo una conversación sobre AI y especialmente sobre la seguridad de AI, mis temores siempre van hacia el BIOS que son inherentes o tal vez implícitos o ni siquiera pensamos en estos BIOS, pero terminan en el algoritmo. ¿Cómo nos mantenemos seguros y protegidos? ¿Cómo podemos mantener a nuestras compañías seguras, a nuestro gobierno seguro si nuestros algoritmos están siendo programados por un pequeño grupo de personas?

Alissa Abdullah: Creo que es una vieja conversación. Los ingenieros de sistemas siempre han dicho que la buena información es buena.

Creo que simplemente se remonta, cuando realmente lo reduces, vuelve a esa base. Buena información, buena información, porque mi preocupación no es la BIOS, sino todo lo que tiene que hacer … piense en ese ejemplo que di, tres veces para que un humano aprenda algo, 3 millones de veces para un bot o algo. Así o el motor de inteligencia artificial para aprender algo.

Digamos que he llegado a 2 millones de veces y en 2 millones y uno, recibo un poco de datos erróneos. Ahora tengo que empezar de nuevo. Entonces, creo que cuando se habla de buena información, buena información, tenemos que proteger el conjunto de datos. Creo que la protección del conjunto de datos puede estar en un nivel de influencia más importante, luego la BIOS que se puede programar en el bot. Lo digo porque el adversario va tras el conjunto de datos.

Esa es la forma más fácil de penetrar en un motor de AI, creo que es penetrar en el conjunto de datos. Agregue un fragmento de datos incorrectos y ahora su bot se está volviendo loco y está tratando de averiguar por qué y puede que no sea debido a un BIOS preprogramado, pero puede deberse a un conjunto de datos incorrectos.

Véase también

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