La reciente pandemia ha amplificado la necesidad de medidas avanzadas de seguridad cibernética. Fueron varios casos de ciberdelincuentes que se aprovechan de la situación haciéndose pasar por funcionarios de la Organización Mundial de la Salud.
Las principales agencias de investigación de los Estados Unidos, como el FBI, han reportado un aumento del 300% en los ataques cibernéticos desde el brote de COVID-19. La mayoría de estos atacantes utilizan el engaño, razón por la cual la inteligencia artificial (IA) predictiva se está volviendo esencial para la ciberseguridad.
Un modelo predictivo de IA recopila datos, analiza y proporciona recomendaciones que pueden prevenir varios ataques cibernéticos. Muchas organizaciones están reconsiderando el uso de inteligencia artificial debido al alto costo inicial y los requisitos de infraestructura. Sin embargo, según un Informe IBMlas empresas perdieron $ 3,86 millones en 2020, con un total de más de 200 días dedicados a encontrar la brecha real. En 2021, los costos de filtración de datos aumentaron de $3,86 millones a $4,24 millones, el costo promedio total más alto en los 17 años de historia del informe.
Tales pérdidas masivas han ayudado a las organizaciones a darse cuenta de la necesidad de confiabilidad. desarrollo de IA para mejorar la seguridad cibernética. Aquí, discutiremos cómo la IA predictiva puede habilitar medidas de ciberseguridad a través de análisis inteligentes y detección de amenazas. Pero primero, entendamos la IA predictiva.
Inteligencia artificial predictiva
La IA predictiva, también conocida como IA de tercera ola, fue inventada por primera vez por DARPA o Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa. Fue desarrollado como una herramienta inteligente que puede ayudar a las organizaciones a lidiar con las amenazas cibernéticas antes de que ocurran. La IA de tercera ola se utiliza en Centros de Operaciones de Seguridad (SOC) y funciona en tiempo real; ayuda a defenderse contra filtraciones de datos, malware y ataques de ransomware.
Hay tres tipos de algoritmos de IA que puede utilizar con fines de ciberseguridad:
Los modelos supervisados necesitan supervisión humana para entrenar algoritmos mediante el análisis de patrones de datos. Cuando se usa para ciberseguridad, esto da como resultado recomendaciones para mantener su red y sus datos seguros.
El enfoque es casi como cuando enseñas a un niño. Por ejemplo, mostrar diferentes imágenes de símbolos y lo que representa cada uno. Luego, cuando hace preguntas complicadas sobre cualquier símbolo aleatorio en la misma base de datos, pueden detectar la información relativa.
Los algoritmos no supervisados no necesitan intervención humana para el entrenamiento y pueden proporcionar sugerencias predictivas para prevenir ataques cibernéticos. Es un enfoque de autoaprendizaje en el que los algoritmos se entrenan a sí mismos y encuentran patrones en los datos que los humanos no encuentran fácilmente.
Por ejemplo, un modelo generativo es un método de aprendizaje no supervisado donde los algoritmos imitan la generación de datos de entrenamiento. Puede usar un modelo generativo para replicar datos de ataques cibernéticos anteriores y prevenir amenazas futuras a través de capacitación no supervisada.
Los modelos de refuerzo son diferentes de los algoritmos supervisados y no supervisados. Aquí, no necesita proporcionar ejemplos al algoritmo para el entrenamiento. En su lugar, proporcione una guía o método para optimizar el rendimiento en escenarios específicos. Puede entrenar algoritmos para infinitas posibilidades sin necesidad de intervención humana.
Un desarrollo de IA basado en un algoritmo predictivo puede ayudar a construir medidas de ciberseguridad inteligentes que detecten anomalías y prevengan intrusiones.
Seguridad cibernética inteligente
El enfoque convencional en capas de la seguridad cibernética no es suficiente para hacer frente a las amenazas modernas, como los ataques de phishing y el ransomware. Además, estos enfoques no pueden detectar amenazas internas a un sistema que no se encuentran fácilmente. Sin embargo, con algoritmos predictivos y análisis avanzados, puede mejorar la precisión de la detección.
Por ejemplo, uno de tantos desafíos significativos de ciberseguridad es la detección de anomalías. Usando el modelo de IA no supervisado, un sistema de detección de anomalías basado en radiofrecuencia puede ayudarlo a ver la relación señal-ruido (SNR) que son normalmente se encuentran en entornos industriales donde se utilizan sistemas SCADA y controladores lógicos programables. Detecta anomalías de ciberseguridad a través de la red neuronal convolucional (CNN) que proporciona datos espectrales sin procesar en redes de memoria a largo plazo (LSTM) y suele asociarse con Aprendizaje profundo.
El algoritmo no supervisado analiza los datos sin procesar y caracteriza el error de predicción como una distribución gaussiana. Entonces obtienes una curva que representa niveles anormales de tráfico de red que indican una anomalía.
Además de las ciberamenazas y las detecciones de anomalías, los algoritmos basados en IA también pueden ayudarlo con información predictiva de riesgos.
Inteligencia predictiva de riesgos
La integración de análisis predictivos e inteligencia de riesgos puede ayudarlo a reducir los ataques cibernéticos. La inteligencia predictiva de riesgos brinda varios beneficios, como minimizar los riesgos, tomar decisiones para políticas específicas y automatizar procesos.
Toma de decisiones para la gestión de riesgos
Un algoritmo predictivo puede analizar grandes volúmenes de datos contextuales y puntos de contacto cruciales para tomar decisiones racionales. La inteligencia predictiva de riesgos puede proporcionar información sobre ciberseguridad que permita a los ejecutivos tomar decisiones estratégicas y financieras.
Puede aprovechar el desarrollo de la IA basada en algoritmos predictivos que brindan información sobre el riesgo de integración en puntos de contacto específicos. Por ejemplo, si necesita integrar varios servicios de terceros, debe contar con políticas de seguridad para el acceso a los datos para evitar infracciones. Aquí, puede utilizar la inteligencia predictiva de riesgos para crear políticas de seguridad confiables.
Proceso de detección de riesgos
El proceso de detección de riesgos consiste en detectar amenazas cibernéticas que los humanos y los algoritmos basados en reglas no detectan fácilmente. Un algoritmo basado en reglas opera con un conjunto específico de instrucciones y, por lo tanto, es restrictivo para detectar nuevas anomalías.
Este proceso permite a las organizaciones encontrar nuevas categorías de anomalías, evaluación de riesgos y predicciones de riesgos futuros. Por ejemplo, su organización puede integrar la gestión de relaciones con los clientes (CRM) en varias plataformas de redes sociales a través de las API. Con un proceso predictivo de detección de riesgos de IA, puede detectar cualquier problema con dichas integraciones.
Automatizaciones en el monitoreo de amenazas
El monitoreo de amenazas se ocupa del análisis de múltiples datos estructurados y no estructurados, que es una actividad laboriosa y propensa a errores. Sin embargo, con el desarrollo de IA basada en algoritmos predictivos, puede automatizar sus actividades de monitoreo de amenazas.
El monitoreo efectivo de amenazas también puede permitir la gestión del riesgo crediticio y la gestión del riesgo modelo para su organización, reduciendo así la cantidad de riesgos financieros y pérdidas basadas en procesos debido a ataques cibernéticos.
Conclusión
La IA predictiva puede llevar sus capacidades de ciberseguridad al siguiente nivel. Sin embargo, existen requisitos específicos que debe considerar antes de implementar e invertir en el desarrollo de IA para su organización. La mejor práctica es seguir un enfoque por etapas que le permita integrar la IA predictiva en diferentes niveles de la organización. Tendras que:
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Redefinir la rendición de cuentas en la estructura organizativa.
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Defina el marco de control.
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Comience de a poco y escale más rápido.
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Automatice el monitoreo y la detección.
La idea detrás de una defensa de seguridad en capas es que un atacante tiene varios mecanismos de protección para eludir, ante tales obstáculos los abandonará.
Además, si el control de IA no funciona correctamente, falla o está mal configurado, una defensa en capas brindaría protección adicional y brindaría a sus equipos de seguridad una defensa completa contra las amenazas de seguridad.
Un enfoque paso a paso con algoritmos predictivos de inteligencia artificial ayudará a mejorar la seguridad, detectar riesgos futuros y evitar pérdidas financieras.
