¿Puede la ciencia de datos prevenir el próximo gran hackeo?

Han pasado tres años desde que WannaCry sucedió en mayo de 2017, un mes que quedará grabado para siempre en la memoria de algunos de los conglomerados globales más grandes. WannaCry se considera uno de los ataques de ransomware más sofisticados hasta la fecha y se propagó como un reguero de pólvora, infectando más de 230 000 sistemas informáticos en 150 países y causando una pérdida reportada de $4 mil millones. Irónicamente, Microsoft se adelantó a las vulnerabilidades y lanzó parches dos meses antes del ataque, pero tanto los consumidores como las empresas no reconocieron la gravedad de la situación y no se movieron lo suficientemente rápido para parchear sus sistemas.

Lo que es aún más desafortunado es que incluso después de tres años, las empresas siguen siendo tan vulnerables como lo eran en 2017. El popular ransomware Maze volvió a la vida durante la pandemia de COVID-19 y varias empresas de Fortune 500 como Cognizant, LG Electronics, Xerox, entre otros, ya ha sido víctima de este ataque en 2020.

Esto plantea la pregunta: ¿las empresas no han podido tomar las medidas preventivas correctas o los ciberdelincuentes son demasiado sofisticados y los sombreros blancos solo están tratando de ponerse al día?

Si bien los expertos de la industria han hablado sobre la necesidad de una ciberseguridad proactiva y predictiva, las empresas continúan dependiendo en gran medida de los enfoques de seguridad tradicionales y las evaluaciones de vulnerabilidad para medir su postura de seguridad. Pero con la pandemia que nos obliga a la mayoría de nosotros a operar casi exclusivamente en nuestras pantallas, nuestras identidades ahora están bloqueadas en bases de datos, lo que hace que el lienzo de un hacker también se expanda.

Los cursos de ciencia de datos, lo que es más importante, podrían ser la próxima gran respuesta a los problemas de ciberseguridad del mundo. De hecho, varias empresas de ciberseguridad ahora están invirtiendo fuertemente en aprendizaje automático, inteligencia artificial, ciencia de datos y otros campos relacionados para adelantarse a los ciberdelincuentes.

Datos y análisis en la guerra contra la pandemia de coronavirus

¿Cómo puede un científico de datos ayudar a los expertos cibernéticos?

“Los datos son el nuevo petróleo” y es lo que hace o deshace negocios hoy, en el siglo XXI. Desde las grandes empresas de tecnología hasta las empresas tradicionales de logística tradicional, todos analizan los datos de los usuarios para ser rentables. Esto es lo que atrae a los ciberdelincuentes a piratear sus datos. Para 2023, se estima que los ciberdelincuentes robarán unos 33 000 millones de registros .

Esto nos lleva al punto de cómo los científicos de datos pueden desempeñar un papel fundamental en la ciberseguridad. Un informe reciente de Indeed destaca que ha habido un aumento del 29 % en la demanda de científicos de datos año tras año y un aumento del 344 % desde 2013. Obtenga más información sobre la demanda de científicos de datos. La ciberseguridad es uno de los principales impulsores de este fuerte aumento de la demanda.

En términos más simples, la ciencia de datos moderna implica estudiar, procesar y extraer información valiosa de un conjunto de información, lo que convierte a los científicos de datos en una figura clave en el rompecabezas de la ciberseguridad predictiva. Los científicos de datos pueden usar ML e IA para identificar posibles amenazas de ciberseguridad, y esto les permite predecir riesgos en función de exploits y patrones de comportamiento anteriores.

Por ejemplo, con la ayuda de la ciencia de datos, puede identificar patrones en su sitio web de comercio electrónico y cuándo es más afectado por la denegación de servicio distribuida (Ddos) y tomar las medidas necesarias para evitarlo. Del mismo modo, es posible que vea que la mayoría de los ataques cibernéticos basados ​​en la red en su organización ocurren en un determinado período de tiempo del día.

La ciencia de datos y la ciberseguridad tienen que funcionar de la mano

La adopción e implementación de la ciencia de datos ayuda a las organizaciones a medir la eficacia de la seguridad de su información de mejores maneras. Los científicos de datos pueden alimentar algoritmos de aprendizaje automático con información histórica y actual sobre intrusiones cibernéticas. Los algoritmos de aprendizaje automático son una característica impresionante de la ciencia de datos y aumentan significativamente las posibilidades de detectar lagunas en un entorno de seguridad de la información.

Las herramientas de ciberseguridad de nueva generación se actualizan continuamente con capacidades de ciencia de datos que incluyen análisis basados ​​en el comportamiento y respuestas en conjuntos de antivirus, firewalls y analizadores de tráfico para hacer que sus productos sean inteligentes. En los últimos años, la ciberseguridad como industria ha madurado con bastante rapidez con marcos como el marco de ciberseguridad del NIST y la Ley Federal de Gestión de la Seguridad de la Información (FISMA) para guiar a las empresas hacia la aplicación de las mejores prácticas dentro de su estrategia de seguridad.

El desafío al que se enfrentan la mayoría de los líderes en gestión de riesgos y seguridad es cómo proteger los algoritmos de caja negra (productos de los programas de ciencia de datos) que aprenden y crecen dinámicamente.

Estos modelos analíticos son extremadamente dinámicos y muy valiosos para las empresas. Como resultado de esto, los profesionales de la ciberseguridad deberán determinar estándares y métodos para proteger estos modelos y garantizar su integridad. Para hacerlo, deberán proteger estos activos de afuera hacia adentro y de adentro hacia afuera.

Según un informe de IBM-Ponemon Cost of Data Breach que se publicó antes de la pandemia, las empresas de todo el mundo podían perder anualmente la friolera de 3,92 millones de dólares en promedio. Con la pandemia aumentando la dependencia de lo digital en múltiples pliegues, este número solo ha aumentado.

No permita que su organización contribuya a esta cifra y comience a invertir en ciencia de datos y ciberseguridad predictiva, proactiva y en toda la empresa para poder frustrar los ya sofisticados ataques cibernéticos que estamos viendo.

Para los científicos de datos, la ciberseguridad no es solo otra vía de éxito y carrera, es una de las oportunidades más atractivas que ofrece la actualidad. Como dijo una vez Albert Einstein: “En cada crisis, se encuentra una gran oportunidad”. y hoy, es tu oportunidad de marcar la diferencia.