En la era digital, donde la información se ha convertido en un activo invaluable, la protección de los datos personales y sensibles se erige como una prioridad ineludible. Ante un panorama global marcado por la creciente sofisticación de las amenazas cibernéticas, el desarrollo de herramientas innovadoras para salvaguardar la información se vuelve crucial.
En este contexto, el Instituto Politécnico Nacional (IPN) da un paso significativo con la creación de PICIS, una herramienta informática diseñada para identificar, clasificar, monitorear y, fundamentalmente, prevenir el robo de datos alojados en sitios web.
Este desarrollo, que lideran expertos del Laboratorio de Ciberseguridad del Centro de Investigación en Computación (CIC), representa un avance prometedor en la lucha contra los ciberdelincuentes, especialmente en un contexto global marcado por la acelerada transformación digital impulsada por la pandemia de Covid-19.
La génesis de PICIS responde a una problemática de alcance multinacional: la vulnerabilidad de la información ante la falta de personal capacitado y la creciente sofisticación de los ataques cibernéticos.
Como señala el doctor Eleazar Aguirre Anaya, investigador del CIC, el robo y la vulneración de información trascienden fronteras, perpetrados por organizaciones conectadas a internet desde cualquier rincón del planeta.
La magnitud de esta amenaza se evidencia en la inversión de recursos humanos y financieros por parte de los grupos delictivos, quienes ven en el ciberespacio un terreno fértil para la comisión de ilícitos.
Esta situación se vio exacerbada por la emergencia sanitaria de Covid-19, que impulsó un uso masivo de herramientas digitales, exponiendo aún más la limitada capacidad mundial para proteger datos personales sensibles, como el estado de salud, características físicas, ADN, huella digital, rostro, ideología o creencias. Esta vulnerabilidad abre la puerta a delitos graves como la suplantación de identidad, la extorsión o incluso el secuestro.
PICIS se presenta como una respuesta proactiva a este desafío, fundamentada en modelos avanzados de Inteligencia Artificial (IA) aplicados con aprendizaje-máquina. El equipo de expertos detrás de esta plataforma, que integran los doctores Eleazar Aguirre Anaya, Gina García Gallegos, Moisés Salinas Rosales y Raúl Acosta Bermejo, desarrolló estos modelos para identificar y clasificar la información de manera eficiente.
Baluarte
La arquitectura de PICIS integra diversas tecnologías de vanguardia para garantizar una protección robusta. Utiliza web scraping para obtener la información a proteger, la cual es posteriormente cifrada. Además, incorpora el procesamiento del lenguaje natural para analizar el contenido de archivos de texto, modelos de aprendizaje automático capaces de clasificar los 55 tipos de datos unitarios identificados y redes neuronales que con base en el contexto detectan datos sensibles con mayor precisión.
Para garantizar su correcto funcionamiento e impacto en la protección de datos personales PICIS será sometida a una rigurosa evaluación por parte del Centro Nacional de Cálculo (Cenac) del IPN y el Órgano de Transparencia para el Pueblo. Esta validación externa es crucial para garantizar la confiabilidad y eficacia de la plataforma.
Mirando hacia el futuro, el doctor Aguirre Anaya adelantó el desarrollo de una segunda versión de PICIS con capacidades significativamente ampliadas de almacenamiento, procesamiento y monitoreo. Esta nueva interacción se adaptará a la tecnología de la nube de Google con el ambicioso objetivo de identificar hasta 160 datos unitarios para un monitoreo y trazabilidad más exhaustivos. Para lograrlo se integrarán algoritmos de ciencia de datos, nuevos modelos de IA, procesamiento de lenguaje natural avanzado, Big Data, virtualización y ciberseguridad de última generación.
El investigador destacó que una vez concluida la plataforma PICIS podrá ser utilizada como un Sistema de Gestión de la Protección de Datos tanto por sujetos obligados como por particulares. En este sentido, PICIS es una herramienta integral capaz de hacer frente a la creciente sofisticación de las amenazas cibernéticas. Su capacidad para identificar, clasificar, monitorear y prevenir el robo de información sensible, sustentada en modelos avanzados de IA y aprendizaje automático, la posiciona como un baluarte crucial en la defensa del activo más valioso de la era digital: la información personal.
El desarrollo de PICIS no solo aborda la problemática multinacional de la falta de personal y tecnología adecuada para la ciberseguridad sino que también se anticipa a los riesgos derivados del uso masivo de herramientas digitales, como la suplantación de identidad, la extorsión y el secuestro. La meticulosa identificación y clasificación de hasta 55 tipos de datos personales unitarios en su primera fase, y la ambiciosa meta de alcanzar 160 en su segunda versión adaptada a la nube, demuestran un compromiso continuo con la mejora y la adaptación a un panorama digital en constante evolución.
En última instancia, PICIS no es solo una herramienta tecnológica: es un símbolo del potencial de la investigación y el desarrollo mexicano para generar soluciones innovadoras a desafíos globales. Su futura implementación como un Sistema de Gestión de la Protección de Datos para sujetos obligados y particulares promete fortalecer la seguridad y la confianza en el entorno digital, contribuyendo a un ecosistema cibernético más seguro y resiliente para todos.
Estadísticas globales sobre privacidad de datos
Más de 80% de los usuarios afirma que los riesgos potenciales a los que se enfrentan cuando las empresas recopilan datos superan a los beneficios.
Casi 63% de los usuarios de internet cree que la mayoría de las empresas no son transparentes sobre el uso que hacen de sus datos y 48% ha dejado de comprar en una empresa por motivos de privacidad.
Al menos 81% de los usuarios cree que la forma en que una empresa trata sus datos personales es indicativa de la forma en que la considera como cliente.
Más de 37% de los usuarios ha puesto fin a sus relaciones con las empresas a causa de los datos, frente a 34% de hace solo dos años.
Fuente: Pew Research Center, Cisco, Thales y Tableau