Tecnologías para responder antes y mejor
Las tecnologías de aprendizaje automático, análisis predictivo y procesamiento del lenguaje natural sirven de aliados para los sistemas de detección de amenazas.
En el caso del aprendizaje automático, no se programa un sistema para que realice tareas específicas, sino que se le da ejemplos para que aprenda de ellos. Esto le permite descubrir comportamientos en común y, a continuación, emplearlos para hacer predicciones y tomar medidas a futuro cuando vea algo nuevo, pero similar a lo que ha visto antes.
Por su parte, el análisis predictivo sobre grandes conjuntos de datos puede conectar puntos entre fenómenos aparentemente no relacionados, descubrir patrones de comportamiento y señalar actividades sospechosas que, de otro modo, podrían pasar desapercibidas.
Asimismo, al comprender y procesar datos del lenguaje humano, como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y comentarios de código, se puede identificar amenazas potenciales, como suplantación de identidad, código malicioso y ataques de ingeniería social, además de analizar registros, fuentes de información y automatizar respuestas.
Liberar a los expertos para centrarse en lo importante
Los equipos de seguridad también se vuelven más eficientes con el uso de la IA. La velocidad es fundamental en ciberseguridad, puesto que los retrasos dan tiempo a los ciberdelincuentes para escalar sus amenazas. La IA consigue automatizar tareas repetitivas, como la supervisión del tráfico, la búsqueda de malware y la comprobación de registros, lo cual libera a los especialistas para trabajar en aquellos retos más urgentes. Ayuda a gestionar volúmenes de datos mayores, detectar ataques en tiempo real y a priorizar el riesgo cribando entre notificaciones seleccionando las que necesitan revisión humana inmediata.
Una revisión constante perfecciona la detección
Aunque la IA mejora la ciberseguridad de muchas maneras, también conlleva desafíos únicos y preocupaciones éticas. Esto sucede en los conocidos como “ataques de adversarios”, donde los atacantes manipulan los sistemas de IA para que cometan errores o roben datos sensibles. Defenderse de ellos pasa por pruebas periódicas y mejores métodos de detección.
Al mismo tiempo, por desgracia, si los datos de los que aprende la IA están incompletos o sesgados, las amenazas pueden identificarse erróneamente o pasar desapercibidas. Para combatir esto, es importante revisar y evaluar continuamente los datos. De igual manera, los sistemas de IA deben dar prioridad a la seguridad y la privacidad, especialmente si manejan datos confidenciales. Lograr un equilibrio entre la detección de amenazas y la privacidad es clave para mantener la confianza de los usuarios y garantizar el cumplimiento de normativas. Las decisiones de la IA deben ser igualmente transparentes y explicables. Aquellos sistemas que funcionan como “cajas negras”, en los que ni siquiera los expertos pueden entender cómo se extraen las conclusiones, socavan la confianza en la IA.
“La IA consigue que la ciberseguridad sea más rápida y eficaz: puede analizar datos, detectar amenazas y responder en tiempo real, ayudando a las organizaciones a automatizar tareas para centrarse en lo importante e ir un paso por delante de los ciberdelincuentes”, dicen los expertos en investigación de amenazas de Proofpoint. “Sin embargo, adoptar la IA no es sólo reaccionar ante las amenazas, sino construir un sistema de seguridad sólido y proactivo. Ahora es el momento de hacerlo y tomar el control de la estrategia de ciberseguridad para el futuro”.
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