El primer paso para establecer la mejor defensa contra un potencial ciberataque es incorporar una solución que incluya monitoreo preventivo, educación para los usuarios y una adecuada gestión de parcheo y de abordaje de incidentes.
Sin embargo, en la actualidad, se han desarrollado opciones que pueden trascender esta configuración básica. Una de las mejores es justamente la implementación de Inteligencia Artificial (IA) en ciberseguridad.
La inteligencia artificial y el machine learning mejoran constantemente las capacidades de la ciberseguridad hasta el punto en que se podría argumentar que la próxima generación de defensa se basa en gran medida en la robótica.
Symantec adopta estas tecnologías que permiten que las máquinas vean, detecten y respondan a las amenazas. Al utilizar los avances más recientes en inteligencia artificial y aprendizaje automático, este líder de la industria de la ciberseguridad puede garantizar que los usuarios estén protegidos. Descubra a continuación la importancia de la inteligencia artificial en la ciberseguridad y el papel que juega en la protección de Symantec.
La Inteligencia Artificial en la ciberseguridad
La inteligencia artificial se trata de un sistema al que se le ha enseñado a realizar tareas específicas sin que se hayan programado explícitamente. Este es el factor que permite a las soluciones de ciberseguridad analizar y aprender datos con mayor eficiencia y precisión, esto la convierte en la nueva prioridad de la ciberseguridad en los departamentos TI en las empresas.
La IA es una tecnología en constante evolución, y sus algoritmos permiten el aprendizaje automático, conocido como machine learning, que ayuda al sistema a aprender patrones, y adaptarse para simplificar la respuesta a los riesgos de incidentes.
Los profesionales de la ciberseguridad son inundados por muchas tareas, exceso de datos, falta de tiempo y poca disponibilidad de habilidades, por lo que la IA puede tener un gran impacto para los gerentes de TI permitiendo:
- Detectar amenazas con precisión
- Automatizar la respuesta
- Agilizar la investigación de ataques
Este es uno de los beneficios más importantes, ya que el recurso humano en ciberseguridad no alcanza aún a suplir la demanda, y de esta manera se pueden optimizar los esfuerzos de los administradores.
Los sistemas IA colaboran categorizando los ataques según el nivel de amenaza; los encargados de ciberseguridad, por su parte, asignan la prioridad con que se debe atender cada uno, iniciando por los más peligrosos para el estado de la información de la empresa.
Los ataques de tipo malware y otros que puedan surgir, también evolucionan, lo que hace que las amenazas sean más rápidas y sofisticadas. Es por esto que el machine learning se vuelve fundamental para estar al mismo nivel en cuanto a preparación.
Machine learning
Hoy en día, la mayoría de las investigaciones y los avances relevantes en la industria de ciberseguridad provienen de la subdisciplina de la IA denominada machine learning, que se centra en la aplicación de algoritmos en relación a los datos.
En la relación de la IA y la ciberseguridad se presentan dos esquemas predominantes: los definidos por los analistas y los definidos por las máquinas.
Los analistas crean protocolos y reglas según su experiencia, sin embargo, se pueden encontrar con problemas cuando aparece una amenaza nueva o desconocida.
Por su lado, las máquinas aplican sus protocolos de seguridad según la información adquirida por el machine learning y deep learning, en los cuales tienen influencia directa los patrones de comportamiento en redes para predecir movimientos y ataques a futuro, los sistemas operativos utilizados, así como los servidores, los cortafuegos, las acciones de los usuarios y las tácticas de respuesta.
Aun así, estos pueden padecer de “falsos positivos”, lo que refuerza la idea de que ambos esquemas deben complementarse entre sí.