Optimizando la gestión de riesgos cibernéticos con la inteligencia artificial: evaluación y mitigación proactiva
Los ciberataques constituyen una grave amenaza, y sus consecuencias pueden ser devastadoras. Las organizaciones deben proteger sus datos para evitar tales daños. Se han ideado muchas medidas de ciberseguridad para mitigar el riesgo cibernético y mantener a las organizaciones a salvo de las amenazas. Sin embargo, los profesionales de la ciberseguridad necesitan mejores herramientas para mitigar el riesgo de ciberataque, ya que las formas tradicionales de gestionar los riesgos pueden dejar de funcionar debido a la creciente sofisticación de los ciberataques.
La inteligencia artificial (IA) ya ha cambiado la forma en que interactuamos con la tecnología; también podría revolucionar la forma en que gestionamos la seguridad de las empresas y evaluamos proactivamente los ciberriesgos antes de que causen daños reales. La IA está experimentando una rápida evolución en la actualidad, a medida que más empresas adoptan esta tecnología para utilizarla en diversas aplicaciones, incluido el análisis de la ciberseguridad. Con los avances en los algoritmos de aprendizaje automático a lo largo del tiempo, habrá un aumento en las capacidades de automatización ofrecidas por las soluciones basadas en inteligencia artificial, lo que permitiría a las organizaciones reducir los costes asociados a la intervención manual al tiempo que mejoran los niveles de productividad."
Sección: Inteligencia sobre amenazas
La inteligencia sobre amenazas es un enfoque proactivo de la ciberseguridad. Es el proceso de vigilancia y análisis de las ciberamenazas, con el objetivo de identificar riesgos potenciales antes de que se conviertan en incidentes reales.
La inteligencia sobre amenazas puede utilizarse para identificar los vectores de ataque más comunes y determinar la probabilidad de que una organización concreta sea objeto de un ataque o intento de intrusión. A continuación, esta información puede utilizarse para priorizar los recursos destinados a abordar las vulnerabilidades de sus sistemas, mejorando las prácticas de seguridad en general.
Sección: Reconocimiento de patrones
El reconocimiento de patrones es una forma de aprendizaje automático. Es una forma de encontrar patrones en los datos, y puede utilizarse para encontrar patrones en texto, imágenes y sonidos. El reconocimiento de patrones también puede utilizarse para predecir acontecimientos futuros o detectar fraudes.
Sección: Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender de la experiencia. Se utiliza en muchos campos, incluida la ciberseguridad. En este contexto, el aprendizaje automático puede utilizarse para detectar patrones y hacer predicciones basadas en grandes cantidades de datos recopilados a lo largo del tiempo.
Por ejemplo: si llevas años (o incluso meses) trabajando con la misma muestra de malware, puede parecerte un trozo más de código malicioso. Sin embargo, si pudiera analizar todas las demás muestras que haya visto su organización, incluidas las que no se marcaron como amenazas, podría encontrar algunas similitudes entre todas ellas que apuntaran a un actor o grupo de amenazas común detrás de todas ellas.
Sección: Enfoque de la ciberseguridad basado en el riesgo
Un enfoque de la ciberseguridad basado en los riesgos es una de las medidas más importantes que puede adoptar para garantizar que su empresa esté segura y protegida frente a los ciberataques. Un proceso de gestión de riesgos implica identificar, medir, analizar y mitigar los riesgos antes de que se conviertan en problemas. La gestión de riesgos es un componente esencial de cualquier estrategia empresarial porque le ayuda a comprender lo vulnerable que es su organización a las amenazas externas y le facilita priorizar los recursos adecuadamente.
Al adoptar un enfoque proactivo de la seguridad, las empresas pueden evitar costosas infracciones evaluando de forma proactiva su red en busca de vulnerabilidades antes de que lo hagan los propios atacantes, y mitigando después esas vulnerabilidades por diversos medios, como cortafuegos o software de cifrado (o incluso simplemente cambiando las contraseñas). Con la tecnología de inteligencia artificial ahora disponible a precios asequibles, las empresas están recurriendo cada vez más a herramientas de aprendizaje automático como IBM Watson for Cybersecurity o Google Cloud Vision API con el fin de
para automatizar estos procesos sin dejar de mantener un control total sobre ellos a través de anulaciones manuales si es necesario.
Conclusión: La inteligencia artificial puede ayudar a evaluar y mitigar el riesgo de ciberataques.
En conclusión, la inteligencia artificial puede ayudar a evaluar y mitigar el riesgo de ciberataques. Puede ayudar a identificar amenazas y vulnerabilidades, determinar el impacto de una amenaza y priorizar los esfuerzos de corrección.
Con herramientas basadas en IA, puede adelantarse a los piratas informáticos evaluando constantemente su postura de seguridad en tiempo real o casi real, en lugar de esperar a evaluaciones trimestrales que ya no siempre son pertinentes porque cada día se producen nuevos ataques.
Conclusion
En conclusión, la inteligencia artificial puede ayudar a evaluar y mitigar el riesgo de ciberataques. Sin embargo, es importante señalar que la IA no es una panacea para todos los problemas de ciberseguridad. Todavía hay muchos desafíos asociados con la implementación de una solución basada en IA, incluidos los desafíos de recopilación y análisis de datos, así como los problemas de integración con los sistemas existentes. La buena noticia es que la tecnología sigue evolucionando a un ritmo rápido y ya hay varios enfoques diferentes que están siendo explorados hoy por empresas como Google (que recientemente adquirió Boston Dynamics), IBM Watson Health y otras que reconocen los beneficios potenciales del uso de esta tecnología emergente en sus operaciones."