Darktrace Centro de Investigación Cyber AI
La investigación desvela las incógnitas; también ayuda a arrojar luz sobre lo que nos enfrentamos colectivamente.
- Jack Stockdale OBE, CTO
Nuestra historia
The Darktrace AI Research Centre is foundational to our continued innovation. Teams of mathematicians and other experts examine how AI can be applied to real-world problems, to find new paths forward to augment human capabilities.
With more than 130 patents and patents pending, the AI Research Centre comprises more than 200 R&D employees, including experts with ~100 master's degrees and 20 doctorates in disciplines from astrophysics to linguistics to data science.
With more than 130 patents and patents pending, the AI Research Centre comprises more than 200 R&D employees, including experts with ~100 master's degrees and 20 doctorates in disciplines from astrophysics to linguistics to data science.
En lugar de limitarse a trabajar en las hojas de ruta de los productos, los investigadores son libres de experimentar y explorar, guiados por la visión creativa que surge de la investigación pura. Sin embargo, nunca hemos rehuido los retos reales a los que se enfrenta la industria, y el Centro de Investigación de IA opera con el objetivo común de resolver estos retos con IA y matemáticas. Tras la adquisición de Cybersprint por parte de Darktrace, un segundo centro de I+D está operativo en La Haya (Países Bajos).
El Centro de Investigación de la IA ha producido numerosos avances premiados, que han pasado a formar las capacidades de la IA que hoy comprenden nuestros productos contenidos en la página web Darktrace Cyber AI Loop . A continuación, puede ver una selección de resúmenes de investigación derivados de estas iniciativas de investigación.
28%
R&D Headcount Growth in FY22
20+
Doctorados
~100
Maestrías
Investigación destacada
Innovating Cyber Recovery - Key to Cyber Resilience
Read our second Darktrace Discourse paper, authored by John C. Allen, MBA, CRISC, and VP Cyber Risk & Compliance, Darktrace. This paper reviews the current state of incident recovery and sets forth seven areas of innovation to improve Recovery from cyber incidents, based on a core capability: Real-Time Adaptive Incident Response.
Investigación sobre el modelado de la ruta de ataque
This paper outlines the Attack Path modeling (APM) module of Darktrace PREVENT, exploring how real-time, automated, dual-aspect, multi-data-source, end-to-end APM can be used to give blue teams a comprehensive view of realistic, risk-prioritized attack paths so that resources can be best allocated to defend key assets.
Prevent: La seguridad a través de la adversidad
Read our Darktrace Discourse paper, authored by one of our researchers based at the Centre. The author has seven years’ experience in the automation of complex cyber-centric processes with specialization in the offensive domain, and holds a PhD in Astrophysics from the University of Cambridge.
Investigación
Asegurar los datos de los inquilinos en la nube pública
Prácticas seguras para garantizar que los datos corporativos que se encuentran en servidores públicos como AWS están suficientemente aislados, en caso de que una violación de datos tenga como objetivo estos proveedores de nubes públicas.
Investigadores
Alex Smith
Leer más
Análisis de la estructura del correo electrónico para detectar intenciones maliciosas
El uso de la IA para determinar si un correo electrónico está tratando de inducir al lector a hacer algo que podría llevar a un compromiso, como hacer clic en un enlace o abrir un archivo.
Investigadores
Dr. Antony Lawson
Leer más
Construcciones gaussianas en superficies para la identificación de eventos anómalos
Determinación de anomalías mediante la creación de funciones de densidad de probabilidad en diferentes superficies correspondientes a las propiedades de interés.
Investigadores
Dr. Tim Bazalgette
Dr. Dickon Humphrey
Leer más
Utilización de la teoría de grafos para identificar los nodos críticos de las redes informáticas
Cómo se puede utilizar la teoría de grafos para trazar rutas de ataque entre dominios, realistas y con evaluación de riesgos en toda una empresa digital
Investigadores
Investigador de Darktrace, PhD
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Un clasificador de similitudes en tiempo real y con autocorrección para correos electrónicos
Reconocer cuando correos electrónicos similares pero sutilmente diferentes fueron enviados por el mismo remitente o como parte de una campaña, pero también reconocer cuando la similitud es casual.
Investigadores
Dr. Steven Haworth
Leer más
Identificación de credenciales de criptominería y su uso para diferenciar entre las amenazas internas y el malware generalizado
Cómo el análisis global de las credenciales de criptominería puede identificar a las organizaciones criminales maliciosas que aprovechan el poder informático de las empresas para obtener beneficios económicos.
Investigadores
Dr. Andrew Woodford
Leer más
Detección rápida de anomalías en la cadena de procesos mediante un clasificador multietapa
El análisis oportuno utiliza métodos sencillos para los problemas simples y el aprendizaje profundo para los problemas difíciles, pero sólo si se puede distinguir la diferencia.
Investigadores
Dr. Matthew Ferguson
Leer más
Investigadores
Licenciatura en Ciencias
Universidad de Stanford
Se especializa en ingeniería eléctrica, incluyendo el diseño de circuitos analógicos y semiconductores orgánicos.
Doctorado en Astrofísica
Universidad de Cambridge
Se especializa en la automatización general de procesos complejos, típicamente humanos, con un enfoque actual en la seguridad preventiva orientada a la adversidad.
Doctorado en Matemáticas y Física
Universidad de Cambridge
Se especializa en aplicaciones de aprendizaje automático y análisis estadístico, técnicas de clustering y uso de redes neuronales para la clasificación de datos categóricos.
Doctorado en Bioquímica
Universidad de Cambridge
Se especializa en la neurociencia y el modelado del comportamiento, el aprendizaje automático para identificar nuevas amenazas y la curación automatizada de sistemas informáticos tras un compromiso digital.
Máster en Matemáticas
Universidad de Durham
Se especializa en biología matemática y modelización matemática, análisis numérico y simulaciones de ataques adversos.
Doctorado en Estadística
Universidad de Durham
Se especializa en modelización no paramétrica, problemas estadísticos y de optimización, reducción de dimensiones y problemas de clasificación.
Máster en Física
Universidad de Cambridge
Se especializa en la aplicación de la resonancia magnética nuclear a los procesos de fabricación, y en la aplicación del aprendizaje automático a la agrupación de galaxias.
Máster en Ingeniería
Universidad de Oxford
Se especializa en aplicaciones de técnicas de aprendizaje automático en bioingeniería, en la aplicación de redes neuronales para extraer estructuras en imágenes médicas y en la investigación de nuevas técnicas de phishing.
Doctorado en Lingüística Teórica
Universidad de Cambridge
Se especializa en el modelado algorítmico de las representaciones cognitivas y la adquisición de la sintaxis del lenguaje natural.
Doctorado en Cosmología
Universidad de Cantabria
Se especializa en el desarrollo de nuevas técnicas estadísticas avanzadas de análisis de datos e ingeniería de software para superordenadores.
Doctorado en Matemáticas
Universidad de Bath
Se especializa en aplicaciones de IA a endpoint y entornos de nube y análisis de tráfico de red.
Doctorado en Matemáticas
Universidad de York
Se especializa en física matemática, detección de anomalías en datos complejos para mejorar la eficiencia, y optimización y estabilidad en el procesamiento de datos.