¿Cómo afectará la inteligencia artificial a la ciberseguridad?

El advenimiento de la IA está cambiando la TI y seguirá cambiando en el futuro.

Los principios básicos de los programas habilitados para IA son que pueden recopilar datos, analizarlos, tomar una decisión con una comprensión de los resultados y aprender de los resultados. Es por eso que aplicar IA a la ciberseguridad trae nuevas promesas defensivas y desafíos ofensivos a la ciberseguridad.

La Ciberseguridad está ocupando un lugar central porque el aumento exponencial de los datos (consumidores y empresas) ha hecho que las violaciones de datos sean más comunes. Algunas de las causas más comunes de filtración de datos son;

• Credenciales de seguridad débiles o robadas, como contraseñas
• Malware en forma de virus, ransomware, estafas de phishing.
• Ingeniería social
• Amenazas internas
• Configuración incorrecta del sistema de TI y error del usuario
• Puertas traseras a través de aplicaciones vulnerables y
• Mala administración de permisos

El creciente número de ataques ha alentado la adopción de IA en ciberseguridad para brindar defensas de datos de eficiencia y precisión. Como era de esperar, la IA también ha brindado nuevas capacidades a los malos actores.

La IA facilita la construcción defensas y amenazas inteligentes.

En el pasado, los hackers eran programadores altamente capacitados que podían codificar su malware y navegarate sofísticoateProtocolos de seguridad d. Ese ya no es el caso; El malware ahora se puede vender como una solución inteligente que sólo requiere plug and play. Esto pone en juego a piratas informáticos no expertos en informática y, en última instancia,ately aumenta el número de hackers.

Defending against such simple-to-use smart threats needs an intelligent solution. For example, using an AI-based network-monitorherramienta de reparación, vulnerabilidades de seguridad can be identified quickly by analyzing user behaviors, recognizing patterns and identifying irregularities in the network, and reacting accordingly. It can detect, monitor, and close more cyber attack vectors than is humanly posible.

Así es como funciona: Modelos AI will ingest high volume data of every application in the organization at all endpoints to develop a profile. This helps to establish a baseline of behavior, so should there be a statistically desviación significativa de la norma, el algoritmo la marcará para una mayor investigación.

La IA también puede impulsar autenticación biométrica.

Uno de los puntos débiles para los usuarios digitales ha sido concebir, recordar y cambiar regularmente contraseñas. Los piratas informáticos han utilizado este punto débil para infiltrarse.ate and compromise secure data. This loophole can be closed by biometric logins that use either scanning fingerprints, retinas, or palm prints. Biometric logins can be used alone or with a password to control and monitor acceder.

Actualmente se está aplicando la automatización al malware. En lugar de que un hacker ataque directamente a la personaally, ahora pueden tener autoated malware que funciona con una mínima intervención humana. La automatización del malware los está volviendo más frecuentes y sofisticadosated, e implacable.

automateEl malware d es una amenaza para Dispositivos de IoT, y se espera que las violaciones de seguridad aumenten exponencialmenteally con un mayor uso. Los dispositivos IoT son una preocupación particular ya que los fabricantes no dan prioridad a la seguridad al fabricar el producto y los consumidores rara vez piensan en la seguridad al conectar los dispositivos. Esto ha hecho Los dispositivos IoT son un objetivo principal para el tráfico de ataques de Internet.

La automatización puede ahorrar tiempo y dinero a los equipos de ciberseguridad. Los equipos de ciberseguridad realizan muchas tareas rutinarias que deben automatizarseated. Los administradores de TI están continuamente inundadosateD con incidentes recurrentes, amenazas internas y responsabilidades de administración de dispositivos que le quitan tiempo a tareas más críticas. Automatizar estas tareas mundanas no sólo liberará recursos de capital humano sino que también permitirá lograr resultados en una fracción del tiempo y con mayor precisión.

Aprendizaje automático hará que la caza de amenazas se adapte a malware en evolución.

El malware es comúnally un programa con un propósito o protocolo rígido. Los piratas informáticos pueden aplicar IA a su programación para adaptarse y aprender de cada ataque. El malware habilitado para IA también podría imitar elementos humanos o confiables del sistema de TI para ingresar. Esto facilita la creación de malware polimórfico con funciones de ofuscación.

Un activo clave en la detección de malware son las definiciones de virus o las bases de datos que llevan identificadores y patrones de malware que ayudan a reconocer las amenazas. Los malos actores pueden utilizar el aprendizaje automático para evadir la detección, pero TI también puede utilizarlo para identificar riesgos rápidamente.

Los ciberdelincuentes suelenally modifican su código de malware para superar el software de seguridad. Identificar cada variación de deliberar.ateEl malware realmente disfrazado es difícil. Una base de datos de malware con aprendizaje automático puede detectar malware, ya sea existente o modificado, y el sistema puede bloquearlo según p.revEventos viciosos considerados maliciosos.

Identificar amenazas en continua evolución es más fácil con la IA. Los sistemas de IA se pueden entrenar para detectar ransomware y ataques de malware antes de que ingresen al sistema. Una vez descubiertos, pueden aislarse.ated del sistema. Las funciones predictivas de la IA superan la velocidad de los enfoques tradicionales.

El uso del aprendizaje automático en ciberseguridad puede traer beneficios como:

• Monitoring and analyzing multiple criterios de valoración para ciberamenazas
• Detectar actividad maliciosa antes de que se manifieste en un ataque en toda regla
• Automatización de tareas de seguridad rutinarias
• Eliminando zerovulnerabilidades del día

La ciberseguridad habilitada por IA es esencial.

Instituto de Investigación Capgemini encontró que dos-thirds (69%) of organizations acknowledge that they will not be able to respond to critical threats without AI. Over half (56%) of executives say their cybersecurity analysts are overwhelmed by the vast array of data points they need to monitor to detect and previntrusión ent. Además, el tipo de ciberataques que requieren medidas inmediatasate intervención, o que no pueda remediarseateLos datos analizados con bastante rapidez por los ciberanalistas han aumentado notablemente, incluyendo:

• Los ciberataques están afectando a las aplicaciones urgentes (el 42% dice que han aumentado, en un promedio del 16%).
• automated, ataques a velocidad de máquina que mutanate a un ritmo que no puede neutralizarse mediante los sistemas de respuesta tradicionales (el 43% informó un aumento, en un promedio del 15%).

La IA ya se está aplicando a la ciberseguridad. Algunas de las aplicaciones de ciberseguridad de IA que se utilizan actualmente incluyen;

• Aplicaciones de filtro de spam
• Detección de intrusiones en la red yprevención
• Detección de fraude
• Detección de botnet 
• Autenticación de usuario segura
• incidente de piratería forecastIng.

Aunque el sistema de seguridad de una organización puede ser seguro, ya que interactúa con third partes (clientes, reguladores, proveedores, etc.), es vulnerable a través de estas vías. De acuerdo a Accenture, 40% percent of security breaches are indirect, as threat actors target the weak links in the supply chain or business ecosystem. That is why organizations need an automated solución inteligente que puede predecir ataques y responda rápidamente.