La inteligencia artificial es el centro de múltiples premios en subvenciones de ciberseguridad anunciados el viernes por la Commonwealth Cyber Initiative.
Diecinueve proyectos centrados en infraestructuras críticas – incluyendo transporte, redes eléctricas, agua, cadenas de suministro y atención médica – dividirán 1.9 millones de dólares en lo que el Director Ejecutivo de CCI, Luiz DaSilva, calificó como el “programa más grande hasta la fecha” de la iniciativa.
La Commonwealth Cyber Initiative es el centro oficial de Virginia para la investigación, innovación y comercialización en ciberseguridad. La Asamblea General creó la CCI con sede en Arlington en 2018.
Las subvenciones iniciales se destinarán a proyectos que involucren trabajo en equipo interuniversitario, con investigadores de dos o más universidades en cada proyecto, según un comunicado de Virginia Tech. El Instituto Militar de Virginia, la Universidad de Longwood, la Universidad de Virginia, la Universidad Christopher Newport, la Universidad George Mason, la Universidad Old Dominion, la Universidad de Virginia Commonwealth, Virginia Tech y el College of William & Mary están representados entre los beneficiarios.
Catorce de las propuestas incluyen inteligencia artificial. DaSilva afirmó en el comunicado que la IA está moldeando cada vez más la ciberseguridad, creando nuevos riesgos y nuevas herramientas para defenderse de las amenazas.
“La infraestructura crítica de la que dependemos – energía, agua, manufactura y otros sistemas vitales – es vulnerable a los ciberataques ahora más que nunca”, dijo DaSilva, un profesor de ciberseguridad con base en el Centro de Investigación de Virginia Tech en Arlington. “Afortunadamente, Virginia cuenta con un grupo poderoso de investigadores en ciberseguridad que combinan su experiencia para abordar estos desafíos”.
Virginia Tech tiene investigadores involucrados en 11 de los proyectos. Se asoció con VMI para un proyecto que desarrolla estrategias de simulación y defensa impulsadas por IA para proteger las redes eléctricas contra las ciberamenazas. La Universidad de Longwood y Virginia Tech han colaborado para explorar el aprendizaje automático potenciado por la computación cuántica para detectar amenazas en las redes de agua.
Investigadores de la Universidad de Virginia (UVa) se están asociando con sus homólogos de Virginia Tech para utilizar el razonamiento de modelos de lenguaje grandes para detectar intrusiones en los sistemas de control industrial.
En colaboración con George Mason, los investigadores de Virginia Tech están utilizando la computación neuromórfica – que imita el funcionamiento del cerebro humano – para profundizar más allá de la tecnología inalámbrica 5G en la protección de la gestión de la infraestructura hídrica.
Virginia Tech participa en dos propuestas que no están impulsadas por la IA. Otro proyecto con George Mason busca diseñar mecanismos de capa física y de datos para proteger las redes 6G. William & Mary se unirá a Virginia Tech en otro asunto relacionado con NextG, protegiendo las redes de herramientas de automatización de red maliciosas o comprometidas llamadas xApps.
“Estas 19 subvenciones iniciales sentarán las bases para futuros centros y proyectos más grandes con un impacto tanto nacional como local”, dijo DaSilva. “Este es nuestro programa más grande hasta la fecha. Recibimos más de tres veces el número de propuestas financiadas, una clara señal de la emoción y el impulso entre los investigadores en ciberseguridad de Virginia”.
Los otros proyectos y sus participantes son:
- IA Agente para Infraestructura Crítica: Empoderando la infraestructura crítica con IA agente para automatizar la gestión de activos y el triaje de amenazas para una ciberseguridad rentable (Virginia Tech y Old Dominion).
- Canales Laterales de Video y Audio impulsados por IA: Aprovechando los canales laterales de video y audio para permitir una detección de anomalías más inteligente y adaptable para la ciberseguridad de la infraestructura crítica (George Mason y Virginia Tech).
- Agentes LLM Autónomos para SOC de Microred: SOC (centro de operaciones de seguridad) impulsado por IA agente para microredes para proporcionar monitoreo continuo y defensa cibernética (Old Dominion, Virginia Tech, William & Mary).
- Bastión: Plataforma impulsada por IA para fortalecer sistemas heredados y detectar anomalías en tiempo de ejecución sin una reingeniería costosa (UVa y George Mason).
- Resiliencia Cibernética para Sistemas de Energía: Detección de malware impulsada por IA para sistemas SCADA (supervisión, control y adquisición de datos) para fortalecer la resiliencia del sector energético (William & Mary y Virginia Tech).
- Monitoreo de Radiación Multisensores Ciberresistente: Mejora de la ciberresiliencia de los sistemas de monitoreo de radiación impulsados por IA en Jefferson Lab (Old Dominion y VCU).
- FORTAI: Seguridad de confianza cero (nunca confiar, siempre verificar) para infraestructuras de IA agente utilizando la detección de anomalías impulsada por IA (UVa y George Mason).
- Marco Inteligente para la Seguridad de Sistemas IoT: Marco de IA consciente del hardware para la verificación rápida y confiable del firmware de Internet de las Cosas (IoT) para asegurar la infraestructura crítica (Old Dominion y George Mason).
- OpenCIVI: Seguridad impulsada por IA, verificable para sistemas V2I (vehículo a infraestructura) con puntos de referencia abiertos y pilas de defensa portátiles (Virginia Tech y VCU).
- Ciberseguridad Escalable impulsada por IA para la Manufactura: Ayudando a los fabricantes a proteger las cadenas de suministro a través de la detección proactiva y la mitigación adaptativa (George Mason y VCU).
- SecureLFE: Fortalecimiento de la ciberseguridad para el ecosistema de código abierto de Linux Foundation Energy con herramientas de gestión de vulnerabilidades impulsadas por IA y SBOM (lista de materiales de software) con conocimiento del ciclo de vida (Old Dominion y Christopher Newport).
- SHIELD: Hardware inteligente, sin batería y seguro para el mantenimiento predictivo en la infraestructura crítica (UVa y VCU).
- Z‑TRACS: Defensa de los semáforos contra el spoofing cibernético con aprendizaje por refuerzo y confianza cero (William & Mary y UVa).
