Muchos sectores empresariales están adoptando el aprendizaje automático para mejorar las metodologías existentes. ¿Puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para mejorar su seguridad de TI?
La Inteligencia Artificial ha avanzado a un ritmo asombroso en los últimos años. De hecho, ha evolucionado tan rápidamente que ahora se ha convertido en parte de la vida cotidiana de la mayoría de las personas. Puedes agradecer al aprendizaje automático (ML) por eso. Aunque no es el único subconjunto de la IA, el ML es sin duda el más popular, principalmente porque permite a las empresas analizar información y utilizarla para mejorar sus procesos y productos.
Las computadoras utilizan el aprendizaje automático para identificar patrones y realizar tareas sin intervención humana. Esto significa que una vez que entrena un algoritmo, este puede utilizar modelos matemáticos y estadísticas para crear predicciones personalizadas sin su participación.
El aprendizaje automático tiene 2 enfoques llamados aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. En el aprendizaje supervisado, se etiquetan los datos antes de ingresarlos en el algoritmo, mientras que en el aprendizaje no supervisado, el algoritmo hace sus propias conexiones sin etiquetas del usuario.
Muchas empresas utilizan el aprendizaje automático para implementar nuevos procesos y mejorar los existentes. Pero una de las aplicaciones más importantes del aprendizaje automático es la ciberseguridad. Las organizaciones ahora están adoptando diseños personalizados como Darktrace Antigua y Blue Hexagon para mejorar su ciberseguridad. El uso de algoritmos de aprendizaje automático en ciberseguridad también se denomina ciencia de datos de ciberseguridad.
Un informe de Forbes dijo que la cantidad promedio de transacciones de ransomware reportadas durante 2021 fue de 102,3 millones de dólares al mes . Es más, una empresa es víctima de un ataque de ciberseguridad cada 14 segundos . Esta es la razón por la que cada vez más empresas invierten en ML para impulsar sus esfuerzos de ciberseguridad.
El uso de algoritmos de ML puede ayudar a las empresas a identificar problemas potenciales en sus sistemas y desarrollar estrategias contra ellos. También se pueden utilizar para realizar tareas de seguridad repetitivas de manera eficiente y sin errores.
Entonces, ¿cómo se puede utilizar el aprendizaje automático para la ciberseguridad?
Algunos de los casos de uso populares de ML incluyen:
1. Procesamiento y análisis de datos
Los sistemas de ciberseguridad generan una gran cantidad de datos. Estos registros pueden generar una amplia gama de conocimientos cruciales para una empresa. Sin embargo, analizar grandes cantidades de datos diariamente es difícil y requiere mucho tiempo.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar fácilmente grandes conjuntos de datos y generar información relevante. Las empresas pueden utilizar estos conocimientos para identificar amenazas, analizar patrones de uso y comprender el comportamiento de los usuarios.
2. Seguridad móvil
Dado que la mayoría de los profesionales que trabajan se conectan desde casa en estos días, la necesidad de seguridad móvil está en su punto más alto. La mayoría de las redes domésticas son inseguras y, por tanto, pueden ser pirateadas fácilmente. Además, muchas empresas no incluyen la seguridad móvil en su estrategia de ciberseguridad. Esto ha provocado un aumento de los ataques de ciberseguridad relacionados con dispositivos móviles .
Las empresas ahora utilizan ML para filtrar correos electrónicos no deseados y combatir este problema. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar y reportar correos electrónicos de phishing/malware que pasan filtros. También pueden monitorear mensajes SMS y otras formas de comunicación. Una vez que identifican una fuente de malware, pueden marcar automáticamente la información de contacto del remitente como no deseada y bloquear comunicaciones futuras desde esa dirección.
3. Asistente virtual
Dado que hoy en día la mayoría de los dispositivos tienen asistentes virtuales con acceso al almacenamiento, es importante protegerlos de actores maliciosos. Para evitar esto, puede entrenar algoritmos de ML para que reconozcan el comportamiento normal del usuario y marquen eventos peculiares cuando utilice asistentes de voz.
Dado que la mayoría de los asistentes virtuales como Siri y Alexa funcionan con comandos de voz, también deben estar protegidos contra ataques de voz. Hoy en día, los asistentes de IA tienen módulos inteligentes de detección de voz que pueden reconocer la voz de los propietarios de dispositivos. También cuentan con programas de detección de anomalías para identificar actividades extrañas o erráticas.
4. Antivirus y escaneo
Dado que cada día se crean nuevos virus y malware, incluso los sistemas con software antivirus son susceptibles a ataques cibernéticos. Es por eso que muchas empresas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para mejorar sus soluciones antivirus. Los algoritmos de ML pueden realizar detección de infracciones y pruebas de penetración para garantizar la estabilidad. Además, pueden identificar puntos problemáticos y actualizar de forma remota el software antivirus con nuevos esquemas.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden examinar los sistemas y las actividades de la red para detectar problemas antes de que se conviertan en desastres. Las empresas pueden utilizarlos para identificar dominios sospechosos y verificar transacciones durante la banca en línea. Esto es más económico que utilizar operadores humanos.
Problemas al implementar algoritmos de ML en ciberseguridad
Si bien el uso de algoritmos de aprendizaje automático para la ciberseguridad tiene muchas ventajas, existen algunos desafíos que impiden que las empresas los implementen en sus sistemas. Necesita muchos datos/información para generar cualquier tipo de perfil de amenaza. Esto incluye tráfico de red, información de puntos finales de datos, registros de aplicaciones y detalles sobre los entornos/contenedores de nube que ejecuta su sistema. Para empezar, la mayoría de las empresas no tienen los datos necesarios.
Incluso si la empresa puede encontrar una manera de recopilar datos, existen otras variables. ¿Los datos son estacionarios? ¿Con qué frecuencia se actualizan los registros? ¿Cuántas fuentes de datos hay? ¿Puede tomar datos de múltiples fuentes y utilizarlos de manera efectiva para crear un único conjunto de datos? Debe procesar sus datos para aplicarles cualquier ML o algoritmo de toma de decisiones. Muchas empresas no cuentan con un canal de recopilación, filtrado y procesamiento de datos.
Además, es necesario comprobar la viabilidad del conjunto de datos final. Después de aplicar algoritmos de aprendizaje automático, ¿los datos en sí son lo suficientemente ricos como para generar información empresarial utilizable? A menudo, los datos no son lo suficientemente sólidos como para producir información procesable.
¿Qué debo saber desde la perspectiva del propietario de un negocio?
Lo primero que debe hacer es decidir el alcance de la implementación de AI/ML en su sistema. ¿Cuánta automatización puede aprovechar su sistema?
Para planificar cualquier actividad de aprendizaje automático, también debe realizar un seguimiento de sus datos. Esto se hace a través de paneles de control y software de visualización. También se pueden utilizar para monitorear puntos finales de datos para detectar la actividad del usuario.
Por último, las computadoras no pueden hacerlo todo por sí mismas. Aunque los algoritmos son muy sofisticados, todavía necesitan un toque humano. Una buena estrategia de ciberseguridad combina elementos humanos y de aprendizaje automático trabajando en sincronización para ofrecer el mejor resultado. Por lo tanto, necesita analistas humanos junto con algoritmos de aprendizaje automático para la toma de decisiones basada en datos.
Fuente: BairesDev
