Inteligencia Artificial en Ciberseguridad: Rol, Impacto, Aplicaciones y Lista de Empresas

Introducción

Con el avance de la tecnología, los delitos cibernéticos también aumentan y se vuelven complejos. Los ciberdelincuentes lanzan ataques sofisticados que ponen en riesgo los sistemas de seguridad modernos. Por lo tanto, la industria de la ciberseguridad también está evolucionando para satisfacer las crecientes demandas de seguridad de las empresas. Pero, estas estrategias defensivas de los profesionales de la seguridad también pueden fallar en algún momento.

Para mejorar su juego y mejorar sus mecanismos de detección de vulnerabilidades, las empresas eligen la Inteligencia Artificial (IA). La Inteligencia Artificial en Ciberseguridad está ayudando a las empresas a salvaguardar sus mecanismos de defensa. También les ayuda a analizar mejor los delitos cibernéticos.

¿Cuál es el impacto de la Inteligencia Artificial en la Ciberseguridad?

Las empresas se están centrando más en la ciberseguridad en este momento que nunca antes. Esto se debe a que los ataques de ciberseguridad avanzados han costado a las empresas millones de dólares en filtraciones de datos. Comienza con el diseño de un sistema de seguridad de varias capas que asegurará la infraestructura de la red. El primer paso es instalar un firewall que filtrará el tráfico de la red.

Luego, el software antivirus se usa para limpiar los archivos maliciosos y los virus en la infraestructura. Como parte de su plan de recuperación ante desastres, se ejecutan copias de seguridad de datos periódicas.

Y, aquí es donde entra la inteligencia artificial.

La IA ha tenido un impacto en la seguridad al ayudar a los profesionales a identificar irregularidades en la red mediante el análisis de las acciones de los usuarios y el estudio de los patrones. Los profesionales de la seguridad ahora pueden estudiar los datos de la red utilizando IA y detectar vulnerabilidades para prevenir ataques dañinos. AI ayudará a mejorar el enfoque de seguridad tradicional de las siguientes maneras:

• Se utilizarán herramientas de seguridad avanzadas impulsadas por IA para monitorear y responder a eventos de seguridad.
• Los cortafuegos modernos tendrán tecnología de aprendizaje automático incorporada que detectará fácilmente un patrón habitual en el tráfico de la red y lo eliminará si se considera malicioso.
• Usando la función de procesamiento de lenguaje natural en AI, los profesionales de seguridad pueden detectar el origen de un ataque cibernético. El procesamiento del lenguaje natural también ayuda a analizar vulnerabilidades.
• Escanear datos de Internet y usar análisis predictivos identificará amenazas maliciosas de antemano
• Mayor seguridad de acceso condicional y autenticación

Otra importante revelación de la Inteligencia Artificial en la Ciberseguridad es sistemas biométricos de inicio de sesión . Estos son inicios de sesión extremadamente seguros que utilizan huellas dactilares, escaneos de retina e impresiones palmares. Se puede usar una contraseña junto con esta información biométrica para iniciar sesión de forma segura. Este método se usa en organizaciones para que los empleados inicien sesión e incluso en teléfonos inteligentes.

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Aplicaciones en Ciberseguridad

El aprendizaje automático, un subconjunto muy importante de la inteligencia artificial, también está siendo utilizado en estos días por las corporaciones para mejorar sus sistemas de seguridad. Además de ayudar a los expertos en seguridad a detectar ataques maliciosos, tiene las siguientes aplicaciones:

Seguridad de terminales móviles

El aprendizaje automático se utiliza para la seguridad de puntos finales móviles, ya que los teléfonos inteligentes, las tabletas y las computadoras portátiles son propensos a los ataques cibernéticos. Una empresa llamada Wandera lanzó recientemente su motor de detección de amenazas impulsado por aprendizaje automático llamado MI: RIAM . Este motor ha detectado con éxito varios rastros de SLocker Ransomware reempaquetado que se dirige a puntos finales móviles.

Sin vulnerabilidades de día cero

Una vulnerabilidad de día cero es una amenaza que es completamente nueva para el profesional de la seguridad y aún no tiene una solución o un parche para solucionarlo. Día cero significa que los profesionales tienen cero días para solucionar el problema y es posible que ya hayan sido explotados por un atacante. Estas amenazas a veces se encuentran en dispositivos IoT no seguros .

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar amenazas de día cero al analizar las anomalías en el tráfico de la red. Se eliminan las vulnerabilidades y se evitan los exploits de parches mediante el aprendizaje automático.

Mejorando el análisis humano

El aprendizaje automático ayuda a mejorar el análisis humano en las actividades de ciberseguridad, como la evaluación de vulnerabilidades, la detección de amenazas, el análisis de redes y la seguridad de puntos finales. Los algoritmos de ML pueden filtrar datos sospechosos en la red y pasarlos a un analista de seguridad humano. Como resultado, las tasas de detección de alertas pueden aumentar significativamente.

Automatización de tareas de seguridad.

Las tareas de seguridad repetitivas y aburridas se pueden reducir mediante el aprendizaje automático. Esto ayuda a los profesionales a concentrarse en trabajos importantes. El aprendizaje automático puede automatizar tareas como verificar el tráfico de la red, interrumpir amenazas como el ransomware , eliminar virus y analizar los registros de la red .

Los recursos de seguridad humana también se pueden asignar de manera eficiente con la ayuda del aprendizaje automático.

Empresas que utilizan Inteligencia Artificial en Ciberseguridad

Los sistemas impulsados ​​por IA son utilizados por las siguientes empresas para fortalecer su infraestructura de seguridad:

Google

Están utilizando el sistema Deep Learning AI en su plataforma Cloud Video Intelligence . Los videos almacenados en su servidor en la nube son analizados por algoritmos de IA en función de su contenido y contexto. Si se encuentra una anomalía que podría ser una amenaza, los algoritmos de IA envían una alerta.

Gmail utiliza el aprendizaje automático para filtrar el correo no deseado de su correo para proporcionar un entorno sin problemas. Cada día se bloquean más de 100 millones de spam.

IBM

IBM Watson utiliza el aprendizaje automático en su formación cognitiva para detectar amenazas y crear soluciones de ciberseguridad. La IA también reduce las tareas de investigación de amenazas que consumen mucho tiempo y ayuda a determinar los riesgos de seguridad.

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Conclusión

El uso de la Inteligencia Artificial en la Ciberseguridad pronto será la práctica estándar para desarrollar y manejar sistemas de seguridad. Dado que se pueden detectar muchas amenazas dañinas antes de que se produzcan daños, los expertos en seguridad tendrán más tiempo de respuesta para luchar contra estos ataques maliciosos.

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