A Divisão de Big Data e IA da GMV participa na XV cimeira do Cyber Commanders Forum

Nos dias 21, 22 e 23 de setembro, Málaga foi o cenário da XV edição do Cyber Commanders Forum (CCF), sob a coordenação do vice-almirante Javier Roca Rivero. No contexto deste prestigioso fórum, a Agência Digital da Andaluzia organizou, no último dia, o evento intitulado “Cybersecurity Strategies from South Europe”, no qual a GMV desempenhou um papel de destaque. Durante este encontro, os líderes de organismos de segurança da OTAN, Japão, Brasil e Austrália, homólogos do Comando Conjunto do Ciberespaço (MCCE), tiveram a oportunidade de conhecer em primeira mão a visão da indústria e as propostas inovadoras que esta oferece.

O ciberespaço propiciou um fenómeno de terrorismo transnacional com um impacto global, capaz de infligir danos de maneira indiscriminada. A luta contra estas novas ameaças é crucial na estratégia das organizações internacionais de segurança e defesa. Neste âmbito, durante o evento “Cybersecurity Strategies from South Europe”, empresas líderes no setor, como a GMV, apresentaram soluções inovadoras desenhadas para enfrentar estes desafios.

José Carlos Barrios, chefe de projeto da divisão de Big Data e Inteligência Artificial de Secure e-Solutions da GMV, destacou como a aposta da empresa na inovação deu origem a ferramentas capazes de assistir as Forças Armadas na proteção dos seus ativos. Entre os produtos apresentados encontram-se:

- PitIA: uma solução que permite a deteção de anomalias mediante a análise de dados.
- PenBot: uma ferramenta que realiza provas automatizadas para identificar vulnerabilidades nos sistemas.
- uQuery: que otimiza a tomada de decisões, explorando dados para extrair conhecimento útil e facilitar o acesso à informação de modo simples e intuitivo, graças a modelos de linguagem de grande tamanho (LLM).
- uTile: cuja funcionalidade foi explicada em colaboração com militares da Argélia e da Irlanda, que participaram como entidades membros da rede federada de IA.

Barrios abordou a importância das tecnologias de melhoria da privacidade (Privacy Enhancing Technologies, PET) no desenvolvimento de uTile, destacando as suas vantagens sobre a tendência tradicional de centralizar todos os dados e o risco de fugas de informação sensível. Segundo as suas palavras: “O acesso a dados sob um modelo homologado é complexo, uma vez que a maior parte das vezes estes são sensíveis e encontram-se sujeitos a regulamentos e estritas normas de partilha. Se se dispuser de poucos dados, a precisão dos nossos modelos de aprendizagem automática (Machine Learning, ML) ou análise estatística parece comprometida”.

No entanto, com uTile “não é necessário aceder aos dados. Graças à tecnologia desenvolvida com soluções de código aberto, os dados mantêm-se nos seus centros de origem, preservando a sua privacidade, sendo possível trabalhar com eles de forma descentralizada”. Algumas das técnicas implementadas em uTile que permitem proteger a privacidade e garantir a segurança dos dados são, entre outras: a aprendizagem federada (Federated Learning, FL), a computação multiparte segura (Secure Multi-party Computation, SMPC), a intersecção privada de conjuntos (Private Set Intersection, PSI), a cifragem homomórfica (Homomorphic Encryption, HE) ou a realização de provas de conhecimento zero (Zero-Knowledge Proofs, ZKP).