Ipoque empresa de Rohde & Schwarz desarrolla una tecnología capaz de identificar drones no autorizados mediante redes 5G

Ipoque crea un sistema para detectar drones no deseados
Ipoque crea una tecnología de vanguardia capaz de identificar y mitigar las amenazas potenciales de drones no autorizados mediante redes 5G //(Foto: Rohde & Schwarz)

Ipoque, una empresa de Rohde & Schwarz, en colaboración La Universidad Helmut-Schmidt de las Fuerzas Armadas Federales de Hamburgo, agiliza la seguridad de las infraestructuras críticas con un sistema de análisis de redes 5G de última generación, diseñado específicamente para identificar y rastrear las amenazas que plantean los drones. Esta asociación estratégica tiene como objetivo desarrollar una tecnología de vanguardia capaz de identificar y mitigar las amenazas potenciales de drones no autorizados (UAS) mediante el análisis de patrones dentro de grandes flujos de datos de red 5G.

El equipo de investigación se centrará en la detección de anomalías en redes de campus 5G y la detección de drones en redes móviles. Este enfoque innovador está destinado a reforzar la seguridad de infraestructuras críticas, como aeropuertos y estadios, frente a amenazas basadas en drones. Los investigadores de Hamburgo, conocidos por el desarrollo del dron interceptor FALKE, están a la vanguardia de la investigación europea en este campo. Ipoque aportará su experiencia en software de análisis de redes, reconocido por mejorar la optimización, gestión, conectividad y seguridad de las redes.

Sobre la solución creada por Ipoque

La solución de vanguardia de Ipoque revoluciona el análisis y la seguridad de las redes al aprovechar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para detectar anomalías en tiempo real, especialmente en el contexto de las redes de campus 5G y la detección de drones en redes móviles. A diferencia de los métodos convencionales, el enfoque innovador de Ipoque utiliza un vasto conjunto de datos preexistentes, acumulados a lo largo de casi dos décadas, para entrenar sus modelos ML. Así se elimina la necesidad de una base de datos específica del cliente y garantizando un cumplimiento sin precedentes de la protección de datos. 

Este avance permite la identificación rápida y precisa de amenazas potenciales, como drones no autorizados. Además, facilita la clasificación del tráfico de red cifrado sin comprometer la calidad, lo que lo convierte en una herramienta indispensable para los proveedores de telecomunicaciones, las entidades de ciberseguridad y los organismos gubernamentales que buscan fortalecer sus redes y salvaguardar las infraestructuras sensibles.