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4 Maneras de cómo una IA puede reducir una amenaza en la red

4 Maneras de cómo una IA puede reducir una amenaza en la red

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Los ataques y amenazas constantes en la red no se han frenado nunca, pero se pueden reducir gracias al uso de IA (Inteligencia artificial) aplicada en la automatización de procesos.

Según el portal Computerweekly:

Los ataques a infraestructuras tecnológicas entre 2019 y 2020 costaron más de 5 mil millones de dólares.

En ese mismo periodo, solo 200 ataques a servicios en la nube configurados inadecuadamente, expusieron más de 30 mil millones de registros.

Si bien los procesos de automatización han mejorado en gran medida la eficiencia de algunos servicios en internet, muchos siguen siendo de alto riesgo por el factor humano.

La consultora Gartner expresa que:

Hasta el 2025, el 99% de las fallas de ciberseguridad en la nube podrán ser causadas por errores de los usuarios.

Es aquí donde se observa el potencial de las IA en el área de ciberseguridad como complemento ante una amenaza en la red.

¿Qué es una IA?

El concepto de IA está relacionado con la capacidad de algunos dispositivos o sistemas de imitar acciones humanas como la capacidad de pensar y tomar decisiones de forma autónoma.

Para Oracle, estas manifestaciones de acciones basadas en la información que recopilan estos dispositivos y sistemas se pueden ejemplificar con:

Chatbots.

Pequeños programas que se utilizan para interactuar con usuarios y ayudarlos a solventar problemas, buscando respuestas más eficientes y rápidas.

Son muy comunes en páginas web que requieren suscripción, así como en portales de venta de productos y servicios.

Algunos chatbots se pueden también reconocer en servicios de contestadoras automáticas de teléfonos y en plataformas de redes sociales.

Asistentes inteligentes

Son dispositivos con software especializados para realizar funciones específicas, que poseen capacidad de adaptación de datos a su programación para personalizar funciones o acciones.

Algunos de estos dispositivos se pueden ver en el hogar como Echo y Alexa de Amazon, o algunos otros dispositivos como los robots aspiradoras que analizan las áreas determinando las de mayor tráfico para predecir cuándo limpiar.

También se pueden encontrar en las grandes industrias a través de IIoT, donde a través del uso de ML (Machine Learning, por sus siglas en inglés), estos robots aprenden a resolver situaciones complejas.

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Motores de recomendaciones

Es una parte esencial de las IA, ya que almacenan las preferencias, gustos, tendencias, de los usuarios, para poder hacer sugerencias de opciones.

Es muy común observarlos en navegadores de internet como Google, servicios de Streaming como Netflix, entre muchos otros.

Aunque muchas IA han sido creadas para potenciar los ciberataques a internet y servicios cloud, también son el arma perfecta para contrarrestar estas amenazas en la red.

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Cómo las empresas usan la IA

De acuerdo con un estudio realizado por Harvard Business Review, indica las principales formas de cómo las compañías han estado utilizando las IA en sus organizaciones.

  • 44% para detección y disuasión de intrusiones de seguridad
  • 41% para resolución de problemas tecnológicos orientados hacia los usuarios.
  • 34% para reducción de la carga laboral en procesos de producción.
  • 34% para la medición y control de indicadores de gestión interno basados en el cumplimiento de criterios según los clientes.

Formas en que una IA reduce ciberataques

Hay mucho material para saber que las IA son útiles para ambos bandos del internet, y solo es cuestión de tiempo y decisión para que alguno tenga la ventaja.

Por esto, es importante considerar estas maneras de cómo las IA pueden jugar un papel importante en la prevención y detección anticipada de amenazas en la red.

1. Detección de amenazas tipo phishing

A través del ML, una IA analiza los millones de datos que circulan en la red para identificar posibles amenazas, que cambian y evolucionan constantemente.

Un ejemplo claro de esto son los ataques de phishing, los cuales eran muy fáciles de reducir antes, pero en la actualidad, se adaptan a correos y situaciones muy específicas.

Así como los ciberdelincuentes utilizan IA para atacar bajo modalidad de phishing, también se está utilizando esta combinación con ML para proporcionar la solución efectiva.

El desarrollo de algoritmos avanzando para reconocer patrones y detectar malware, permite avisar de desviaciones y anomalías de forma rápida.

Igualmente se incorporan escaneos masivos de forma global en la nube para localizar las fuentes y lugares de reunión de ciberpiratas.

2. Prevención de ransomware y malware

El incremento de estos tipos de ciberataques activos, representan los que mayores pérdidas han ocasionado en el mercado de forma delincuencial.

Solo en el año 2020, se incrementaron los pagos de rescates en 171% por estos tipos de ataques a empresas.

Las áreas vulnerables de autenticación multifactor en las redes, permite que piratas informáticos puedan acceder con bots a estas infraestructuras.

La función de una IA en este caso es identificar estas amenazas en esos puntos débiles, localizando inicios de sesión sospechosos y bloqueándolos.

La incorporación de bots para testear la red y detectar la aplicación de parches a dispositivos, es también una solución del uso de Inteligencia artificial con Machine Learning.

3. Detección de fraudes bancarios con tarjetas de crédito

Según el portal The Ascent, en el 2020 hubo más de 300 millones de víctimas en violaciones de datos y robo de identidad bancaria.

Estas cifras representan un 44.7% más que el año anterior, y la mayoría por ejecución indebida en plataformas falsas y a través de mensajerías furtivas de ciberdelincuentes

Es aquí donde la inteligencia artificial, de la mano de ML, permiten a los bancos la detección temprana de actividad inusual por parte del cliente y reducir la amenaza.

Al analizar la tendencia del usuario, la IA sabe cuándo está siendo usurpada una identidad, alertando al banco y al cliente y bloqueando la operación en espera de una autorización cifrada de forma segura.

Esto se logra a medida que los algoritmos de la inteligencia artificial siguen aprendiendo y evolucionando con los entornos cambiantes.

4. Realización de pruebas de identidad

Para un ciberdelincuente es relativamente fácil copiar datos de un cliente y crear una identidad falsa del mismo.

En estos casos, la IA permite cotejar variables inviolables de un usuario como reconocimiento facial o autenticación biométrica combinada con métodos tradicionales.

El reconocimiento 3D es una innovación en los métodos de ciberseguridad para gestionar el acceso a ciertos sistemas.

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En resumen

Los ciberataques nunca se detendrán, y cada día los piratas informáticos buscarán la manera de poder acceder a tus datos e información.

Una de las formas más efectivas es estar al día con los avances tecnológicos en IA para poder reducir las amenazas en la red.

La combinación de Inteligencia artificial con ML a través de los algoritmos de búsqueda, permiten mantener su entorno de trabajo libre de intrusiones no deseadas.

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