Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y analítica pueden inclinar la balanza a favor de las empresas para mantenerse un paso delante de las amenazas

Por Revista Summa.

En la era digital, las tecnologías de inteligencia artificial (IA) empiezan a tener el mismo impacto revolucionario que las fábricas y las líneas de montaje tuvieron en la manufactura en los albores de la era industrial, al mejorar de forma dramática la eficiencia y habilitar nuevos productos, servicios y modelos de negocios que antes simplemente no eran posibles.

Junto con la analítica, la IA puede elevar las capacidades cibernéticas de las empresas al siguiente nivel. Al tomar la iniciativa en la aplicación de innovaciones disruptivas a la seguridad cibernética puede inclinarse la balanza a favor de las empresas y mantenerse un paso delante de las amenazas, de acuerdo con el estudio de Deloitte Inteligencia cibernética ¿Cómo puede la IA ayudar a manejar el riesgo cibernético?

De acuerdo con el Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del Massachusetts Institute of Technology (MIT), el futuro previsible de la seguridad cibernética probablemente girará en torno a un enfoque híbrido, con seres humanos y máquinas trabajando juntos para gestionar el riesgo cibernético de forma más eficaz y eficiente.

Para Andrés Casas, socio de Risk Advisory de Deloitte, es necesario que las organizaciones incluyan dentro de su planificación estratégica de ciberseguridad, la evolución hacia este tipo de tecnologías, pues la receta actual de mitigación de riesgo no será suficiente en un futuro.

La analítica y el big data son claves para facilitar la IA, pues permiten procesar y analizar vastas cantidades de datos (análisis, filtrado y visualización casi en tiempo real). La adopción de la analítica avanzada también es fundamental para convertirse en una organización guiada por el conocimiento.

“No podemos seguir dependiendo de tecnologías de poca inteligencia y muy manuales, requerimos de enfoques de aprendizaje automático que mejoren los niveles de alerta y protección para reducir el tiempo de acción ante un ataque”, según Casas.

El aprendizaje automatizado usa técnicas estadísticas y algoritmos que repetitivamente aprenden de datos y, automáticamente construye y mejora modelos sin programación adicional. Esto tiene numerosas aplicaciones potenciales en seguridad cibernética, como habilitar capacidades cibernéticas automatizadas y predictivas mediante las cuales un agente de software inteligente puede identificar un ataque activo y hacer los cambios necesarios para frustrarlo.

El procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) también tiene aplicaciones medulares en seguridad cibernética, incluyendo la prevención de fugas de datos. A partir de la analítica de comportamiento para crear marcadores de líneas base del comportamiento normal de los usuarios, el NLP podría desarrollar un perfil para cada usuario y luego supervisar acontecimientos atípicos mientras aprende e infiere continuamente de los nuevos patrones de comportamiento.

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