Inteligencia Artificial en la detección de ciberataques

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Machine Learning, Deep learning y Biometric Behavior son las principales tendencias tecnológicas basadas en el uso de Inteligencia Artificial (IA), las cuales están revolucionando la aceleración digital en sectores como marketing online, finanzas, entretenimiento y el de mayor desarrollo: la ciberseguridad.

Cada día surgen nuevos malware más avanzados y organizados con objetivos menos tradicionales, pero con mayor rentabilidad, los ejemplos más claros son los ataques dirigidos a altos mandos, suplantaciones de identidad de usuarios y encriptaciones de información que son desarrollados en su mayoría bajo el mismo código de ransomware ya existentes. 

Los modelos operativos que ofrece la Inteligencia Artificial como apoyo en protección de datos digitales, permite identificar amenazas en sus fases iniciales deteniendo su propagación. Esto brinda a las organizaciones información precisa para una detección oportuna.

A continuación, te decimos cómo funcionan en pro de la protección de datos:

 

Machine learning

Basado en la identificación de patrones de comportamiento, el aprendizaje automático mejor conocido como “Machine Learning” permite ayudar a identificar en la seguridad informática con una mejor precisión las posibles amenazas de ataques que puedan llegar a generarse puntual o masiva. 

Mediante el procesamiento de enormes cantidades de datos, esta tecnología analiza e identifica algoritmos presentes en malware para realizar una sugerencia. De la mano de la IA en colaboración con inteligencia humana, las organizaciones son capaces de desarrollar un plan de acción en seguridad digital de acuerdo a los análisis del machine learning.

En este punto, hablamos de una tecnología que agiliza el procesamiento de datos, más no de tomar sus propias decisiones. Para lograr esto último, se requeriría la implementación de una red de neuronas que tenga la capacidad de decidir por sí misma, bajo este concepto opera el Deep learning.

 

Deep learning 

 

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El aprendizaje profundo o “Deep learning” es una rama del machine learning que analiza en tiempo real las posibles amenazas, datos sospechosos o posibles ataques, con ello tiene la capacidad de modificar sus algoritmos en caso de existir patrones maliciosos.

Esta tecnología funciona como un cerebro humano, a través de algoritmos basados en una red de neuronas y capaz de interpretar los resultados del machine learning desarrollando sus propios criterios sin intervención humana.

 

Biometrías

Los ciberdelincuentes emplean el machine learning y la IA para potencializar sus aplicaciones maliciosas, esto incrementa las posibilidades de ataques no solo en datos digitales, sino también en suplantación de identidad en dispositivos y ordenadores de altos mandos. 

Las biometrías de comportamiento “Biometric Behavior” como el reconocimiento de datos de voz, faciales o dactilares, permiten identificar si es una persona o un bot que está tratando de ingresar a tu equipo. De tal manera que, si recibes una posible amenaza de hackeo, un sistema de autentificación basado en biometrías reducirá el riesgo de robo de identidad digital.

La unión de tecnologías AI permite una detección y clasificación más efectiva y certera de amenazas maliciosas y robo de identidad digital en dispositivos. Reduciendo tiempos de análisis y brindando mayor seguridad en cada organización.

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