Las mejores prácticas de ciberseguridad se benefician enormemente del uso de la tecnología de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), como lo demuestra el crecimiento de este sector. Según un estudio, se espera que el mercado de la inteligencia artificial en ciberseguridad alcance los 46.300 millones de dólares en 2027.
La inteligencia artificial mejora drásticamente la postura de seguridad cibernética de una empresa al aplicar la tecnología para ayudar a identificar, aislar o remediar las posibles amenazas cibernéticas que impiden que penetren en la red de una empresa.
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4 beneficios de utilizar la inteligencia artificial en ciberseguridad
Estos son algunos de los beneficios tangibles que AL / ML aporta a la ciberseguridad:
La tecnología mejora con el tiempo: A medida que AI / ML aprende el comportamiento de una red empresarial y reconoce patrones en la red a lo largo del tiempo, se vuelve más difícil para los piratas informáticos penetrar en la red de una empresa.
AI / ML puede manejar muchos datos: Los cortafuegos NGFW escanean cientos de miles de archivos diariamente sin degradar el servicio a los usuarios de la red.
Tiempo de respuesta y detección más rápido: El uso de software AI / ML en un firewall y anti-malware en una computadora portátil o de escritorio es más efectivo y responde a las amenazas, lo que limita la necesidad de intervención humana.
Mejor seguridad general: AI / ML proporciona protección a nivel macro y micro, lo que dificulta que el malware penetre en una red empresarial. Esto libera a los equipos de TI para lidiar con amenazas más complejas, mejorando la postura de seguridad general.
Cómo la IA detiene los ciberataques
La inteligencia artificial ayuda a la ciberseguridad a nivel macro y micro. Desde una perspectiva macro, un buen ejemplo es cómo los firewalls de próxima generación (NGFW) protegen a la empresa. Los algoritmos de ML integrados detectan y bloquean archivos sospechosos sin utilizar ningún tipo de base de datos histórica basada en firmas para comparar la nueva ciberamenaza.
El algoritmo ML se utiliza para detectar comportamientos específicos de un archivo; si el archivo cumple con umbrales específicos, el archivo se aísla y analiza.
El algoritmo ML se utiliza para detectar comportamientos específicos de un archivo; si el archivo cumple con umbrales específicos, el archivo se aísla y analiza. Cada vez que se utiliza el algoritmo ML, el cortafuegos NGFW aprende de los comportamientos analizados anteriormente y se vuelve más competente en la detección de archivos sospechosos. De esta manera, los firewalls NGFW no utilizan ninguna herramienta fuera de línea que ralentice el rendimiento de la red, por lo que los usuarios no experimentan un retraso en el tiempo de respuesta de la red.
Desde el punto de vista micro, a nivel de dispositivo, el software anti-malware utiliza metodologías de detección basadas en análisis heurístico. En resumen, la IA identifica malware potencial que nunca antes había visto.
El software antivirus funciona de manera diferente. El software antivirus utiliza la detección basada en firmas, lo que significa que utiliza una comparación de firmas previamente identificadas de un virus conocido en una base de datos de firmas. Si el software antivirus nunca ha visto este virus, el software antivirus no detendrá la amenaza cibernética.
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¿Cómo resuelve la IA los desafíos de ciberseguridad?
A junio de 2020, se registraron casi 16 mil millones de infracciones. Además, uno de cada 100 correos electrónicos es un intento de phishing. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden rastrear miles de diferentes fuentes de phishing, incluida la capacidad de distinguir entre sitios web engañosos y válidos.
Con la detección basada en heurística en dispositivos de usuario final, los ataques de día cero tienen dificultades para penetrar en una red empresarial.
Con AI / ML implementado en dispositivos de red y detección basada en heurística en dispositivos de usuario final, los ataques de día cero tienen dificultades para penetrar en una red empresarial. Otro ejemplo de esto es el software de inteligencia artificial para el reconocimiento facial, que agrega otra capa de protección al dispositivo de un usuario y otra capa de protección para la red.
En general, AI y ML aumentan significativamente la capacidad de respuesta y la confiabilidad del tiempo de actividad de la red de una empresa con una postura de ciberseguridad aprobada.
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¿Cuáles son las preocupaciones sobre la IA en la ciberseguridad?
La IA no está exenta de limitaciones. Sin conjuntos de datos extensos y variados para las pruebas, Al puede generar falsos positivos y resultados incorrectos. Si la IA bloquea un archivo comercial requerido, puede afectar los procesos y las operaciones comerciales. Además, la adquisición de todos los conjuntos de datos puede llevar mucho tiempo para realizar las pruebas exhaustivas que permiten que la IA aprenda anomalías válidas.
Los ciberdelincuentes también pueden utilizar la IA para inyectar modelos de datos que sean ventajosos para el atacante. Los piratas informáticos pueden construir imágenes adversas para penetrar la seguridad de la identificación facial y exponer una red empresarial a un pirata informático.
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¿Cuál es el futuro de la inteligencia artificial en ciberseguridad?
Se están implementando tecnologías de inteligencia artificial más avanzadas para mitigar los ataques. Una de esas herramientas es el procesamiento del lenguaje natural (PNL). La PNL se basa en el aprendizaje automático para desarrollar reglas mediante el análisis de conjuntos de datos de ejemplo. Otro concepto nacido de la inteligencia artificial es el aprendizaje profundo, que combina la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para obtener conocimientos de la forma en que lo hacen los humanos.
El aprendizaje profundo se puede utilizar para detectar y detener ciberamenazas legítimas al tiempo que reduce drásticamente los falsos positivos.
El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales, que es un caché de algoritmos modelados para imitar el cerebro humano. La red neuronal consta de millones de parámetros para clasificar y reconocer conjuntos de datos y patrones. El aprendizaje profundo se utiliza en dispositivos de red y software de malware para detectar y detener ciberamenazas legítimas al tiempo que reduce drásticamente los falsos positivos.
El procesamiento del lenguaje natural ayuda a los sistemas a detectar e identificar fácilmente el spam y otras técnicas de ingeniería social mediante el aprendizaje de formas de comunicación y patrones de lenguaje.
La inteligencia artificial es la base de ML, NLP y Deep Learning, y todos contribuyen a mejorar la postura de ciberseguridad de la organización. Sin duda, estas herramientas son esenciales para proteger a las empresas en el futuro.
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