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Ciberseguridad que aprende

La inteligencia artificial está preparada para transformar cualquier tipo de negocio y su aplicación funciona como un gran aliado para aumentar el valor de las compañías. En este contexto, caracterizado por el aumento de dispositivos y sistemas electrónicos en remoto, la inteligencia artificial aporta gran valor a la prevención de ciberataques.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden inferir relaciones y patrones de actividad nunca antes vistos, con el objetivo de reconocer potenciales ataques futuros.

Esta inteligencia aplicada a la seguridad tiene mucho que ver con la capacidad de aprender de las máquinas, del denominado machine learning, sobre todo aplicado a entornos de Internet de las cosas (IoT), donde millones de componentes y sensores deben estar conectados a una red distribuida que aplica esta inteligencia, en diferentes niveles, en función del coste, ancho de banda y disponibilidad del usuario.

Hasta ahora, muchos CIOs y CISOs asumían erróneamente la compra de soluciones puntuales, la creación de un equipo de seguridad específico y la separación de entornos. Pero, para lograr una protección total es necesario aplicar un enfoque integal. Pero, ¿cómo funciona exactamente el machine learning o aprendizaje automático en materia de ciberseguridad?

El aprendizaje automático permite que los propios dispositivos de defensa sean más eficaces, con la experiencia, “aprendan” a reconocer patrones de ataque o amenazas y reaccionen de forma inmediata. Gracias a ello, detecta cualquier tipo de agente intruso o sospechoso (IDS) que pretenda introducirse en su red.

Esto es posible gracias a la inteligencia artificial que actúa para verificar el tráfico que entra y sale de la red, creando reglas comunes que detectan automáticamente posibles vulnerabilidades o anomalías en sus sistemas.

Para aprovecharlo, eso sí, primero hay que hacer una auditoría interna de los sistemas corporativos, su estado y funcionamiento, tipología hardware y software, así como de las medidas de defensa que utiliza.

De este análisis, surge un informe de estado que propone la siguiente fase de evolución de las infraestructuras, a partir de los activos de base y tomando en cuenta los sistemas internos como los entornos Cloud que utilizan los empleados.

Después de eso, ya es posible definir una hoja de ruta que mejore la arquitectura de sistemas e incorpore las tecnologías de IA y ML más adecuadas, también en función de las características propias de cada negocio, para crear un traje a medida de seguridad, avanzado y más inteligente.