Claves de la aplicación del aprendizaje automático a la ciberseguridad de la empresa

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El interés generado en los últimos años en torno a la inteligencia artificial (IA) ha potenciado su investigación a diferentes niveles. Como resultado, se han desarrollado nuevas utilidades aplicables a múltiples ámbitos, desde la conducción autónoma a los sistemas de diagnóstico médico. Los algoritmos de aprendizaje automático representan uno de los máximos exponentes de la inteligencia artificial en la actualidad. Capaces de detectar los errores que cometieron y de corregirlos, los sistemas basados en estándares de aprendizaje automático ayudan a combatir la incertidumbre y permiten tomar las decisiones adecuadas en base a datos rigurosos. Dos habilidades muy valoradas en la ciberseguridad, especialmente porque los ataques modernos se basan en incógnitas.

El desarrollo de tecnologías empresariales y su penetración dentro de los procesos internos de las organizaciones, trae consigo la aparición de nuevas amenazas cuya gravedad depende en gran medida de su capacidad para hacer frente a los riesgos y para contener los daños. El uso de sistemas de aprendizaje automático permite detectar y analizar ciberamenazas de forma rápida para prevenir o detener incidentes de manera efectiva. Por eso representa uno de las principales perspectivas en términos de ciberseguridad corporativa. Prodware, multinacional experta en consultoría e implantación de soluciones tecnológicas para la transformación digital de las empresas, analiza las principales aplicaciones del aprendizaje automático a la ciberseguridad:

Detección y prevención

Los algoritmos de aprendizaje automático ayudarán a las empresas a detectar con mayor rapidez parámetros que se salen de los patrones normales y que puede esconder un potencial ataque. En base a esa información, los propios sistemas de aprendizaje automático son capaces de establecer protocolos de seguridad que llevan asociadas determinadas acciones en función del tipo de intromisión en los sistemas de la empresa.

Protección de datos, dispositivos e infraestructura

La infraestructura tecnológica corporativa necesita adaptarse continuamente a la evolución de las ciberamenazas. El aprendizaje automático, presente ya en muchas aplicaciones de seguridad, ayuda a identificar las posibles vulnerabilidades del ecosistema tecnológico de la compañía, especialmente de los eslabones más débiles: correo electrónico, dispositivos móviles, datos sensibles, etc. Disponer de estos recursos otorga una clara ventaja a la hora de hacer frente a comportamientos desconocidos potencialmente peligrosos.

Optimización de los recursos humanos

Con el aprendizaje automático es posible automatizar determinadas tareas de ciberseguridad manteniendo un elevado nivel de protección. Esto permite dedicar los activos humanos a tareas críticas de mayor complejidad mientras que el sistema se ocupa de aquellas acciones básicas y repetitivas (filtrar datos, analizar la red, evaluar vulnerabilidades, detectar ataques maliciosos, etc.). Los expertos en seguridad siguen siendo esenciales, pero sus funciones evolucionarán.

El aprendizaje automático está ayudando a perfeccionar las soluciones de ciberseguridad, así como la capacidad del agente humano para analizar y clasificar amenazas de forma efectiva. Sin embargo, el acceso a sistemas de IA también está en manos de los ciberdelincuentes, capaces de desarrollar sus propias herramientas para diseñar y lanzar ataques más perniciosos. A medida que las empresas adoptan nuevos sistemas de protección de su entorno digital, los ciberdelincuentes también desarrollan habilidades más sofisticadas. Por ello, la única opción para garantizar la seguridad es situarse un paso por delante en el uso de sistemas automatizados basados en IA.

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5 Comentarios
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