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domingo, 16 de junio de 2019

Como deshabilitar las Sugerencias de Siri (búsqueda, consulta y en pantalla de bloqueo)

Desde su aparición, las Sugerencias de Siri se han ido volviendo más inteligentes y en algunos casos sorprendentemente útiles, van desde recomendarte canciones, enviar un mensaje a un amigo con el que hablas regularmente o muchas cosas más. El alcance de las Sugerencias de Siri no se limita a las aplicaciones del sistema, sino que Siri también realiza sugerencias relativas a aplicaciones de terceros que tengamos instaladas o que utilicemos habitualmente en nuestro dispositivo. A pesar de que en muchas ocasiones estas sugerencias sean útiles pueden llegar a cansarnos o sugerirnos cosas con las que no estamos de acuerdo o pueden causar situaciones embarazosas si compartes tu dispositivo con otra persona.

Si no te gustan o simplemente no te resultan útiles las Sugerencias de Siri estás de suerte, a continuación te contamos como puedes desactivarlas por completo, solo tendrás que seguir estos tres pasos:
  1. Abre la aplicación de Ajustes y accede a “Siri y Busqueda”.                                                               
  2. Desliza la página hacia abajo hasta encontrar el apartado “Sugerencias de Siri”.                               
  3. Desactiva los interruptores de “Sugerencias de Buscar”, “Sugerencias de Consultar”, “Sugerencias en la pantalla bloqueada”
Figura 1: Configuración de Sugerencias de Siri

Hecho esto las Sugerencias de Siri no deberían volver a molestarte. Si por el lado contrario sí que te resultan útiles pero no quieres que Siri te realice sugerencias acerca de algunas aplicaciones en concreto también te ofrecemos una solución para que puedas seguir disfrutando de esta interesante función en el resto de aplicaciones. Solo tendrás que desactivar la función para determinadas Apps haciendo lo siguiente:
  1. Abre la aplicación de ajustes y accede a “Siri y Busqueda”.                                                                     
  2. Desliza la página hacia abajo hasta encontrar el apartado “Sugerencias de Siri”.                               
  3. En la lista de Apps selecciona las cuales no quieras recibir sugerencias y pulsa sobre ellas.                  
  4. En la pestaña que se muestra a continuación desactiva los interruptores “Sugerencias de Siri” y “Permitir en pantalla de bloqueo”
Esta alternativa puede resultarte muy útil si disfrutas de las Sugerencias de Siri pero hay algunas para determinadas aplicaciones que no te hagan disfrutar de tu experiencia de usuario completamente.

miércoles, 1 de mayo de 2019

¿Hacia dónde va Apple? los recientes abandonos y nuevas incorporaciones nos ofrecen una pista

Algo se está moviendo en Apple. Todas las compañías sufren el problema de personal altamente cualificado que abandona la empresa, eso es algo inevitable. Y a Apple también le ocurre, sólo que últimamente, desde el comienzo de este año 2019 (o incluso en el último año) este personal que abandona la empresa no es fácilmente reemplazable. Eso sí, también han conseguido hacer algún que otro gran fichaje, y ambos, los que entran por los que salen, nos ofrecen pistas del nuevo rumbo de la empresa de la manzana mordida.

El abandono importante más reciente (de hecho fue la semana pasada) ha sido el de Rubén Caballero, ingeniero ejecutivo de la sección de hardware, encargado sobre todo del nuevo cambio al 5GApple quiere el nuevo iPhone 5G en 2020 por lo que este abandono es realmente una gran pérdida para la empresa. No sabemos el motivo del abandono de Caballero, de hecho se ha sabido de su marcha debido a que su número de teléfono ya no está operativo y no aparece más en el directorio interno de Apple.

Figura 1. Rubén Caballero. Fuente.

Pero además tenemos que sumar otros tres abandonos más importantes si cabe. El 25 de abril nos enteramos de la salida de la empresa por parte de tres importantes ingenieros de la sección de diseño (quizás una de las más importantes de Apple) dejaban la compañía, Rico Zorkendofer, Daniele Iullis y Julian Höng. Sólo Rico y Daniele sumaban más de 35 años en la empresa y Julian llevaba diez siendo parte del equipo, eso sin contar el gran número de patentes publicadas por todos ellos. Sólo sabemos que Rico ha dejado la empresa para estar más tiempo con su familia mientras el resto no ha realizado ningún comentario al respecto.

Aún quedan más, como por ejemplo Angela Ahrendts (encargada de las tiendas Apple) o Gerad Williams III (responsable del desarrollo de los chipsets de Apple). Pero no todo son abandonos. De hecho, el nuevo fichaje es realmente importante, por dos motivos. El primero por el campo en el que trabaja y es un líder indiscutible, la Inteligencia Artificial. Y por otro, a quién se lo quita, nada más y nada menos que a Google. Esa persona se llama Ian Goodfellow, una auténtica super-estrella en el mundo de la Inteligencia Artificial.

Figura 2. Ian Goodfellow. Fuente.

El puesto ofrecido a Ian Goodfellow es "Director de Machine Learning en el Grupo de Proyectos Especiales". No sabemos exactamente a qué se dedica este "Grupo de Proyectos Especiales" pero una cosa es segura: está relacionado directamente con los vehículos autónomos que está desarrollando Apple en su proyecto Titán. Esta incorporación ha dado un giro completo al departamento de IA de Apple, el cual toma aún mayor importancia ahora con Goodfellow. Por cierto, es uno de los autores de la "biblia" del Deep Learning la cual está publicada online y puedes consultar en este enlace.

Si analizamos los recientes abandonos y la reciente incorporación llegamos a algunas conclusiones. Una muy generalista, podría afirmar que Apple está más centrado ahora en el software (más programadores) que en el hardware (menos diseñadores). Es decir, la Realidad Aumentada, la Inteligencia Artificial (no sólo para los vehículos autónomos, sino también Siri por ejemplo) y los nuevos servicios "nube" como Apple Arcade, Apple Card o Apple TV+ están marcando el nuevo rumbo de la empresa de la manzana. Las nuevas patentes de Apple también nos ofrecen pistas en este camino.

Figura 3. Lexus RX450h con sensores para las pruebas de los vehículos autónomos. Fuente.

Esto no quiere decir que no continúe con sus iPhones o Macs, en absoluto. De hecho, la importancia del hardware también se reflejará en las nuevas tendencias como los chips como los A11 y A12 Bionic enfocados claramente al Machine Learning y la IA. Pero sí es un buen indicador de que Apple está buscando liderar nuevos mercados (como el de los vehículos autónomos o la Realidad Aumentada) y por otro lado dominar otros menos nuevos como son los servicios online antes mencionados. De todas formas, una cosa está clara. Se nota que no ya no hay un Steve Jobs que mira el detalle de absolutamente de todo, incluso la estética de una placa base ;)

lunes, 11 de diciembre de 2017

¿Pueden la IA y el Machine Learning eliminar el phishing?

El phishing es uno de los grandes problemas de la seguridad informática que se mantienen con relativo éxito año tras año, renovándose con nuevas técnicas haciendo más difícil su detención y prevención. Todos hemos recibido un correo solicitando información sensible como tarjeta de crédito o la contraseña de algún servicio que parece provenir de un servicio lícito. Uno de los más conocidos en el mundo Apple es el phishing que te dice que hagas click para confirmar que no has comprado un artículo en iTunes. Pues todo este problema puede acabar con la aparición de la IA.

El 91% de los ciberataques comienza con un phishing los cuales cada vez utilizan técnicas más sofisticadas para dar apariencia de un email procedente de un origen legítimo. Estos ataques incluso suelen ser dirigidos a personas concretas, desde directivos de empresas pequeñas a grandes personalidades. Si los atacantes quieren conseguir algo de alguien en concreto, la técnica es preparar un correo que tenga toda la apariencia de uno enviado desde dentro de la empresa o desde alguien conocido. Un ejemplo reciente de ataque phishing a una personalidad es el caso de John Podesta, manager de la campaña de Hillary Clinton reconoció que fue víctima de un ataque utilizando la técnica de phishing dirigido a él. 

Figura 1. Correo phishing recibido por John Podesta y publicado por Wikileaks. Fuente.

El mundo de lA se está tomando en serio este problema y se está posicionando como la posible solución. Por ejemplo, la empresa KnowBe4 ha creado el concepto Artificial Intelligence Driven Agent o AIDA. Utilizando técnicas de IA, se crean campañas a medida para enviar mensajes, sms y mensajes de voz a los empleados simulando todo tipo de vectores de ataques de ingeniería social. Google ha comenzado a utilizar Machine Learning este año para bloquear este tipo de ataques en su servicio de correo Gmail. La técnica tiene resultado realmente espectaculares, de hasta un bloqueo del 99.9% de los ataques de spam y phishing.

La gran diversidad de emails crea un gran dataset de información perfecto para aplicar todo tipo de técnicas de IA y Machine Learning. La generación anterior de antivirus se basaba en reglas, listas negras o listas blancas. Pero ahora existen nuevos antivirus como el ofrecido por la empresa Cylance que utilizan técnicas de aprendizaje las cuales permiten ir conociendo el ataque incluso antes de llegar a su destinatario. Pero claro, estas mismas técnicas de luchar contra el phishing se pueden aplicar también a desarrollar nuevo phishing más inteligente capaz de aprender cada vez mejor a atacar a sus víctimas. Definitivamente, la IA ha llegado para quedarse.

viernes, 16 de junio de 2017

Luca Talks: Redes más seguras con Machine Learning

El próximo 20 de Junio, a las 16.00 hora España,  se celebrará un nuevo Luca Talk. En esta ocasión el tema del que se hablará y se detallará es la aplicación del Machine Learning ligado a la Ciberseguridad en búsqueda de redes de ordenadores más seguras. Hoy en día, nadie duda que el Machine Learning puede aportar un gran valor al mundo de la seguridad. Para ejemplificarlo, durante el talk se hablará de una aplicación directa: la detección de anomalías de tráfico de red. La pregunta que nuestro experto en Ciberseguridad, Rafa Sánchez, intentará responder es si es factibre utilizar Machine Learning para proteger las redes ante las amenazas de Internet. 

El webinar tiene un enfoque eminentemente práctico y Rafa nos irá guiando a través de pruebas de concepto que ayudarán a los usuarios a entender los conceptos. Las pruebas de concepto que se mostrarán ayudarán a ver cómo empezar a trabajar en este campo. Para ello, se utilizará un piloto montado en Eleven Paths. El objetivo es detectar ataques de red a partir de estadísticas de tráfico en el que se aplican algoritmos de Machine Learning.

Figura 1: Redes más seguras con Machine Learning

No dudes en apuntarte al talk de la mano de Rafa Sánchez y el equipo de Luca. Registrate en este sitio y web, accede a nuestra comunidad y no olvides visitar nuestros canales de Youtube: Eleven Paths y Luca.

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