Las 5 principales aplicaciones del aprendizaje automático en ciberseguridad

La ciberseguridad es una parte crítica de cualquier empresa. ¡No solo las empresas, sino también los gobiernos necesitan seguridad cibernética de primera clase para asegurarse de que sus datos permanezcan privados y no sean pirateados o filtrados para que todo el mundo los vea! Y con la creciente popularidad de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, estas tecnologías incluso se están convirtiendo en actores clave en el campo de la ciberseguridad. Machine Learning tiene muchas aplicaciones en seguridad cibernética, incluida la identificación de amenazas cibernéticas , la mejora del software antivirus disponible , la lucha contra el delito cibernético que también utiliza capacidades de IA, etc.

El último punto es sumamente relevante ya que muchos ciberdelincuentes también utilizan la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para mejorar y potenciar sus ciberataques. Según un estudio realizado por el Instituto de Investigación Capgemini, la IA es necesaria para la ciberseguridad porque los piratas informáticos ya la están utilizando para los ciberataques. El 75% de los ejecutivos encuestados también creen que la IA permite una respuesta más rápida a las brechas de seguridad. Por lo tanto, el software de ciberseguridad basado en Machine Learning se está convirtiendo rápidamente en una necesidad y no solo en un lujo.

Entonces, veamos las 5 principales aplicaciones de aprendizaje automático en seguridad cibernética que las empresas pueden usar para estar seguras y protegidas. Las empresas pueden hacer esto fácilmente implementando primero la IA en sus protocolos de ciberseguridad existentes y luego pasar a proveedores especializados en ciberseguridad de IA y ML. Esto se puede hacer mediante el uso de análisis predictivos para detectar amenazas y actividades maliciosas, utilizando el procesamiento de lenguaje natural para la seguridad, mejorando las técnicas de inicio de sesión basadas en datos biométricos, etc.

1. Identificación de amenazas cibernéticas

La ciberseguridad es un componente muy importante de todas las empresas. Después de todo, si un hacker logra ingresar a sus sistemas, ¡está frito! El componente más difícil de la ciberseguridad es averiguar si las requests de conexión al sistema son legítimas y si cualquier actividad que parezca sospechosa, como recibir y enviar grandes cantidades de datos, es obra de profesionales de la empresa o de algunas ciberamenazas. Esto es muy difícil de identificar para los profesionales de la ciberseguridad, especialmente en las grandes empresas donde las requests varían en miles todo el tiempo y los correos electrónicos humanos no siempre son precisos. Ahí es donde el aprendizaje automático puede brindar mucha ayuda a los profesionales. Se puede usar un sistema de identificación de amenazas cibernéticas que funciona con IA y ML para monitorear todas las llamadas salientes y entrantes, así como todas las requests al sistema para monitorear actividades sospechosas.Versive es un proveedor de inteligencia artificial que proporciona software de ciberseguridad en combinación con IA.

2. Software antivirus basado en IA

Se recomienda comúnmente instalar Antivirus antes de usar cualquier sistema. Esto se debe a que el antivirus protege su sistema al escanear cualquier archivo nuevo en la red para identificar si pueden coincidir con una firma conocida de virus o malware. Sin embargo, este antivirus tradicional requiere actualizaciones constantes para mantenerse al día con todas las actualizaciones de los nuevos virus y malware que se crean. Ahí es donde el aprendizaje automático puede ser extremadamente útil. El software antivirus que está integrado con el aprendizaje automático intenta identificar cualquier virus o malware por su comportamiento anormal en lugar de su firma. De esta forma, puede gestionar las amenazas que son comunes y encontradas anteriormente y también las nuevas amenazas de virus o malware que se crearon recientemente. Por ejemplo, Cylanceuna empresa de software ha creado un antivirus inteligente que aprende a detectar virus o malware desde cero y, por tanto, no depende de identificar sus firmas para detectarlos.

3. Modelado del comportamiento del usuario

Algunas amenazas cibernéticas pueden atacar a una empresa en particular al robar las credenciales de inicio de sesión de cualquiera de sus usuarios y luego iniciar sesión ilegalmente en la red. Esto es muy difícil de detectar por un antivirus normal ya que las credenciales del usuario son auténticas y el ciberataque puede ocurrir incluso sin que nadie lo sepa. Aquí, los algoritmos de aprendizaje automático pueden brindar ayuda mediante el uso de modelos de comportamiento del usuario. El algoritmo de aprendizaje automático se puede entrenar para identificar el comportamiento de cada usuario, como sus patrones de inicio y cierre de sesión. Luego, cada vez que un usuario se comporta fuera de su método de comportamiento normal, el algoritmo de aprendizaje automático puede identificarlo y alertar al equipo de ciberseguridad de que algo está fuera de lo común. Por supuesto, algunos cambios en los patrones de comportamiento del usuario son completamente naturales, pero esto aún ayudará a detectar más ciberamenazas que los métodos convencionales.Darktrace que utiliza el aprendizaje automático para identificar los patrones de comportamiento normales de todos los usuarios en un sistema mediante el análisis de la información de tráfico de la red.

4. Lucha contra las amenazas de IA

Muchos piratas informáticos ahora aprovechan la tecnología y utilizan el aprendizaje automático para encontrar los agujeros en la seguridad y piratear sistemas. Por lo tanto, es muy importante que las empresas combatan fuego con fuego y utilicen el aprendizaje automático también para la ciberseguridad. Esto podría incluso convertirse en el protocolo estándar para defenderse de los ataques cibernéticos a medida que se vuelven más y más expertos en tecnología. Tenga en cuenta el devastador ataque NotPetya que utilizó EternalBlue, un agujero de software en el sistema operativo Windows de Microsoft. Estos tipos de ataques pueden volverse aún más devastadores en el futuro con la ayuda de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, a menos que el software de ciberseguridad también use la misma tecnología. Un ejemplo de esto es Crowdstrike, una empresa de tecnología de ciberseguridad que utiliza Falcon Platform, que es un software de seguridad imbuido de inteligencia artificial para manejar varios ciberataques.

5. Monitoreo de correo electrónico

Es muy importante monitorear las cuentas de correo electrónico oficiales de los empleados de una empresa para prevenir ataques de ciberseguridad como el phishing. Los ataques de phishing se pueden realizar enviando correos electrónicos fraudulentos a los empleados y pidiéndoles información privada, como información confidencial relacionada con su trabajo, datos bancarios y de tarjetas de crédito, contraseñas de la empresa, etc. El software de seguridad cibernética junto con el aprendizaje automático se puede utilizar para evitar estos. trampas de phishing al monitorear los correos electrónicos profesionales de los empleados para verificar si alguna característica indica una amenaza de ciberseguridad. El procesamiento de lenguaje natural también se puede usar para escanear los correos electrónicos y ver si hay algo sospechoso, como algunos patrones y frases que pueden indicar que el correo electrónico es un intento de phishing. Por ejemplo, Tessianes una famosa compañía de software que proporciona un software de monitoreo de correo electrónico que se puede usar para verificar si un correo electrónico es un intento de phishing o una violación de datos. Esto se hace utilizando tecnologías de procesamiento de lenguaje natural y detección de anomalías para identificar amenazas.

Futuro del aprendizaje automático y la ciberseguridad

El aprendizaje automático sigue siendo una adición comparativamente nueva al campo de la ciberseguridad. Sin embargo, las 5 aplicaciones anteriores de Machine Learning en Ciberseguridad son un buen comienzo en este campo. Lo único a tener en cuenta es que los algoritmos de aprendizaje automático deben minimizar sus falsos positivos, es decir, acciones que identifican como maliciosas o parte de un ciberataque pero que no lo son. Las empresas deben asegurarse de consultar con sus especialistas en seguridad cibernética, quienes pueden brindar las mejores soluciones para identificar y manejar tipos nuevos y diferentes de ataques cibernéticos con aún más precisión utilizando el aprendizaje automático.