La seguridad y los datos se retroalimentan, a través de AI y Machine Learning

Descubre cómo la seguridad y los datos dependen uno del otro y cómo AI y Machine Learning los optimiza y hace más eficientes.


Nueva llamada a la acción

Las tendencias de los últimos años con la difusión de la nube y el trabajo remoto generaron beneficios para las organizaciones, pero también nuevas problemáticas. La más urgente hoy en día se relaciona con los ciberataques y la seguridad de los datos. Veamos qué implicancias tienen los datos para la seguridad, y la seguridad para los datos.

Los datos son el activo más importante de las empresas y garantizar su protección es un requisito fundamental para el normal funcionamiento de los procesos y operaciones. La inteligencia artificial (AI) y el Machine Learning (ML) se perfilan como las tecnologías más idóneas para la identificación de amenazas cada vez más complejas y frecuentes y su resolución. 

 

PowerData - La seguridad y los datos se retroalimentan, AI y Machine Learning

La AI en seguridad cibernética tuvo un valor de más de diez mil millones de dólares estadounidenses en 2020 y se pronostica que aumentará a 46,3 mil millones de dólares estadounidenses para 2027.

Fuente: Statista 

 

¿Por qué implementar Inteligencia Artificial y Machine Learning en ciberseguridad? 


El
uso de la AI dentro de las organizaciones se extiende en diferentes aspectos: aumentar la productividad, expandir las ventas y mejorar la experiencia de los consumidores.  

En el último tiempo, la detección, predicción y respuesta a los ciberataques en tiempo real se convirtió en una funcionalidad tan imprescindible como las anteriores frente a las necesidades y limitaciones que enfrentan las empresas. La AI tiene la capacidad de aprender continuamente mejorando su conocimiento para detectar las amenazas a la privacidad de los datos y el riesgo cibernético. Y para poder aprender, necesita lógicamente de los datos.

 

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Usos de AI y ML en ciberseguridad 

Ante este panorama, la AI y ML aparecen como tecnologías claves para reforzar la seguridad de datos en la era digital. Por un lado, la AI perfecciona el enfoque de prevención, detección y respuesta mediante el análisis de las relaciones entre archivos maliciosos, direcciones IP sospechosas o información privilegiada, reduciendo el tiempo que los analistas de seguridad tardan en tomar decisiones críticas y enfrentar las amenazas. 

Por otro lado, Machine Learning elimina de forma preventiva las ciberamenazas y refuerza la infraestructura de seguridad mediante la detección de patrones, el mapeo de delitos cibernéticos en tiempo real y pruebas de penetración exhaustivas. 

Los usos específicos de ambas tecnologías se encuentran en: 

  • Protección de contraseña y autenticación. 
  • Control de prevención y detección de phishing. 
  • Gestión de vulnerabilidades. 
  • Seguridad de red/Flujo de datos.
  • Análisis de comportamiento. 

En suma, frente a las amenazas que pueden comprometer rápidamente las operaciones más críticas de las organizaciones, AI y ML se han convertido en herramientas fundamentales para hacer frente al volumen y complejidad cada vez mayor de los ciberataques y lograr ser empresas ciber resilientes. De ahí que los datos necesitan de la ciberseguridad y la ciberseguridad de los datos potenciados por AI y ML.

 

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