WISeKey y SEALSQ Corp han anunciado que planean impulsar la infraestructura de seguridad que rodea a los semiconductores y el ecosistema en evolución de Internet de las cosas (IoT) mediante el aprovechamiento de las capacidades del transformador preentrenado generativo (GPT).

WISeKey está desarrollando una nueva gama de Servicios de Confianza, que aprovechará los desarrollos en el cifrado poscuántico (PQE) que se puede aplicar en aplicaciones del mundo real de firmas digitales y cifrados utilizando PKI (infraestructura de clave pública) y certificados digitales, como canales de comunicación seguros, intercambios de claves mejorados y seguridad de correo electrónico S/MIME (extensiones seguras de correo de Internet multipropósito).

Estos servicios se basan actualmente en estándares que se pueden mejorar para que sean resistentes a los ataques cuánticos y ofrezcan compatibilidad con versiones anteriores de sus homólogos existentes. La implementación de PQE por parte de WISeKey se realiza en torno al concepto de 'firmas híbridas' que combinan en un único certificado X.509 una firma convencional con una segunda firma utilizando un algoritmo PQE. Este enfoque garantiza la compatibilidad con versiones anteriores y abre un nuevo horizonte de servicios de ciberseguridad.

Carlos Moreira, CEO de WISeKey, señala que “las soluciones AI Quantum de WISeKey marcan un hito significativo en la batalla en curso para proteger la información confidencial de los ataques cuánticos. Al combinar el poder de la mecánica cuántica y la experiencia de nuestro equipo multidisciplinario, estamos seguros de que estas innovaciones darán forma al futuro de la criptografía y la ciberseguridad”.

En un mundo poscuántico, esta tecnología es crucial ya que protege la privacidad de los datos incluso de las computadoras cuánticas, que en teoría son capaces de romper muchos métodos de encriptación convencionales. A medida que vemos un número cada vez mayor de dispositivos conectados a IoT, los riesgos de seguridad también aumentan. La tecnología poscuántica de SEALSQ, por lo tanto, se convierte en una herramienta vital para mantener la privacidad y la integridad de los datos en las redes de IoT.

La integración de SEALSQ con las capacidades de GPT puede tomar varias formas, especialmente para IoT:

1. Procesamiento seguro de datos: ChatGPT puede analizar y responder a datos encriptados mediante encriptación homomórfica. Esto permite que el modelo proporcione información y respuestas al mismo tiempo que mantiene la privacidad de los datos, algo fundamental en un mundo cuántico en el que los métodos de cifrado tradicionales pueden no ser suficientes.
2. Privacidad mejorada para las interacciones del usuario: los dispositivos IoT a menudo requieren interacciones y respuestas del usuario, y la integración de ChatGPT con SEALSQ puede permitir que estas interacciones se cifren de forma segura. Esto significa que incluso si los datos de interacción son interceptados, permanecen encriptados y seguros.
3. Actualizaciones seguras: los dispositivos IoT a menudo requieren actualizaciones para su software, firmware y modelos de IA. Al usar ChatGPT con SEALSQ, estas actualizaciones se pueden cifrar de una manera resistente a los ataques de computación cuántica.
4. Aprendizaje automático confidencial: si el propio modelo de aprendizaje automático se integra con SEALSQ, puede ofrecer un nuevo nivel de aprendizaje automático que preserva la privacidad. El entrenamiento del modelo se puede realizar con datos cifrados y el modelo en sí puede permanecer confidencial.
5. Comando y control cifrados: en un contexto de IoT, ChatGPT podría usarse para interpretar y responder a comandos cifrados. Esto podría permitir a un usuario controlar de forma segura los dispositivos IoT utilizando lenguaje natural, con todas las comunicaciones cifradas de forma segura.
6. Uso compartido seguro de datos: los dispositivos IoT a menudo comparten datos entre sí y con sistemas basados ​​en la nube. Estos datos se pueden cifrar con SEAL y luego procesar o analizar mediante GPT, sin tener que descifrarlos.

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