Claves de uso del machine learning en materia de seguridad
Las prácticas de machine learning pueden ayudar a las empresas a analizar mejor las amenazas y ser más efectivas a la hora de detener los incidentes de seguridad. Estas tecnologías también destacan por permitir automatizar determinadas tareas para las que hasta ahora era necesario desplegar equipos de seguridad altamente capacitados.
Firmas de análisis del mercado como ABI Research señalan que el aprendizaje automático en seguridad aumentará el gasto en Big Data, Inteligencia Artificial y análisis hasta los 96 mil millones de dólares hacia 2021. Los principales gigantes tecnológicos del mundo están ya desarrollando soluciones y tomando posiciones para proteger mejor a sus clientes.
Para analizar TPV móviles
El aprendizaje automático ya se está generalizando en muchas aplicaciones de los dispositivos móviles, sin embargo hasta el día de hoy la mayor parte de esta actividad ha sido para impulsar mejores experiencias basadas en asistentes de voz como es el caso de Google Now, Siri de Apple o Alexa de Amazon. No obstante, Google está utilizando la tecnología para analizar las amenazas contra los terminales móviles en puntos de venta.
Para detectar actividades maliciosas y ciberataques
Los algoritmos de aprendizaje automático ayudarán a las empresas a detectar actividades maliciosas de una forma más rápida y a detener ataques antes de que empiecen. Un ejemplo de ello es la compañía Darktrace, que ayudó a un casino en Norteamérica cuando sus algoritmos detectaron un ataque de ex filtración de datos que utilizó un simple dispositivo conectado a la red. La firma también habría evitado un ataque similar durante la última crisis sufrida del ransomware WannaCry.
Para acabar con vulnerabilidades Zero day
Algunos creen que el aprendizaje automático podría ayudar a acabar con ciertas vulnerabilidades, especialmente las relacionadas con las amenazas de tipo día cero y otras que apuntan a dispositivos IoT inseguros. Según Forbes, un equipo de la Universidad Estatal de Arizona utilizó el aprendizaje automático para monitorear el tráfico en la red oscura (DarkWeb) e identificar datos relacionados con exploits de día cero.
Para liberar la labor humana
La tecnología ha demostrado que puede ayudar al analista en su labor de detección de ataques maliciosos, el análisis de la red, la protección de endpoints y la evaluación de vulnerabilidades. Solo de esta manera, el sistema es capaz de filtrar datos y pasarlos al análisis detallado del ojo humano, reduciendo el número de alertas.
Para automatizar tareas repetitivas
Los principales fabricantes de soluciones de seguridad han anunciado que el uso de este tipo de herramientas permite destinar los activos del ser humano a tareas más complejas y críticas mientras que el sistema lleva a cabo las más básicas y repetitivas.
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Fuente: Computer World México
