El aumento del uso de las tecnologías de ciberseguridad basadas en IA

¿Sabías que algunos estudios demuestran que el mercado de la ciberseguridad basada en la inteligencia artificial crecerá a una tasa compuesta anual del 23% entre 2020 y 2027?

La inteligencia artificial se ha convertido en un pilar esencial para combatir las amenazas de seguridad cibernética. Gracias a ella, se están desarrollando nuevas formas de detectar riesgos, lo que permite a los equipos responder de manera más rápida y efectiva. Con el aumento de los ataques cibernéticos y las amenazas de seguridad en línea, las empresas de todo el mundo están invirtiendo cada vez más en soluciones de ciberseguridad basadas en inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML).

En este artículo, hablaremos del aumento del uso de las tecnologías de ciberseguridad basadas en IA con mayor profundidad, desde cuáles son hasta su origen y ventajas. 

¡Acompáñanos!

¿Qué son las tecnologías de ciberseguridad basadas en IA y ML? Ejemplos

Son sistemas de seguridad que utilizan algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de inteligencia artificial para proteger los sistemas y datos contra ataques cibernéticos.

Estos sistemas de seguridad utilizan datos históricos y en tiempo real para identificar patrones y anomalías en el tráfico de red, el comportamiento de los usuarios y otros datos relacionados con la seguridad.

A continuación, conocerás 6 ejemplos de cómo aplicar la inteligencia artificial en la ciberseguridad:

• Autenticación biométrica avanzada: utiliza características físicas únicas, como huellas dactilares, firmas por voz, reconocimiento facial, para verificar la identidad de los usuarios. En 2023, es posible que se desarrolle una tecnología de autenticación biométrica avanzada que utilice algoritmos de aprendizaje automático para analizar y comparar características biométricas en tiempo real y detectar patrones sospechosos de comportamiento. Sirva de ejemplo Biometric Vox..

• Análisis de comportamiento del usuario: utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar el comportamiento de los usuarios y detectar patrones sospechosos. Si un usuario intenta acceder a un sistema o recurso que no está autorizado o realiza una actividad inusual, el sistema puede alertar a los administradores de seguridad para que tomen medidas inmediatas. Por ejemplo, las soluciones IAM sobre la gestión de accesos y el análisis del comportamiento habitual de los usuarios permiten detectar alteraciones de los patrones y proceder a adoptar las medidas oportunas.

• Sistemas de detección de intrusiones (IDS): Los IDS utilizan algoritmos de aprendizaje automático para detectar patrones de tráfico sospechosos en una red. Estos sistemas pueden identificar tráfico malicioso, como intentos de inyección de SQL, ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS), y otras amenazas avanzadas.

• Análisis de malware: utiliza técnicas de aprendizaje automático para identificar y analizar el comportamiento de programas maliciosos y prevenir su propagación en una red. Los sistemas de análisis de malware utilizan técnicas de clasificación y agrupación para detectar nuevos tipos de malware y tomar medidas de forma automática para eliminarlos y proteger la red.

• Análisis de vulnerabilidades: se apoya en el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar las vulnerabilidades en los sistemas y aplicaciones de una organización y proporcionar recomendaciones para mitigar los riesgos. Los sistemas de análisis pueden identificar vulnerabilidades conocidas y desconocidas, así como las posibles consecuencias de cada una. Para ello, pueden emplearse Auditorías de Ciberseguridad.

• Firewall con inteligencia artificial: los firewalls son uno de los pilares fundamentales de la ciberseguridad, y la inteligencia artificial puede mejorar su eficacia. Estos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar el tráfico de red y detectar patrones sospechosos, lo que permite una detección más rápida y precisa de amenazas.

En definitiva, las soluciones de ciberseguridad basadas en inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) son capaces de analizar grandes cantidades de datos para detectar patrones y anomalías, lo que las hace muy efectivas para identificar y prevenir amenazas de seguridad. Además, estas soluciones son capaces de aprender y adaptarse a medida que se desarrollan nuevas amenazas, lo que significa que pueden proporcionar una protección mucho más sólida que las soluciones de ciberseguridad tradicionales.

¡Descubre qué solución necesita tu empresa a través de una consultoría en ciberseguridad! Y si te animas a conocer más detalles de la ciberseguridad basada en inteligencia artificial, en el siguiente párrafo, hablaremos de sus ventajas y desventajas.

7 ventajas de las tecnologías de ciberseguridad basadas en IA y ML

En la actualidad, la ciberseguridad es una preocupación crítica para las organizaciones de todo el mundo. Con la creciente sofisticación de las amenazas cibernéticas, las empresas necesitan soluciones de seguridad avanzadas para proteger sus activos digitales y garantizar la continuidad de sus operaciones. 

En este sentido, las tecnologías de ciberseguridad basadas en inteligencia artificial y machine learning se han convertido en una herramienta clave para combatir estas amenazas. A través del análisis de grandes cantidades de datos, pueden identificar amenazas en tiempo real y tomar medidas preventivas para mitigar los riesgos.

A continuación, te mostramos las principales ventajas de la tecnología de ciberseguridad basada en estas tecnologías. ¡Toma nota!

1. Mejoran la resiliencia de los sistemas, los productos y la ciberseguridad
2. Permiten desarrollar nuevos sistemas más seguros capaces de preservar la privacidad.
3. Aumentan su capacidad para detectar y prevenir ataques de día cero que explotan vulnerabilidades desconocidas en el software o hardware de una empresa.
4. Mejoran la precisión en la detección de amenazas gracias a los algoritmos de aprendizaje, lo que a su vez reduce el riesgo de un ataque exitoso.
5. Pueden automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia de los procesos de seguridad. Esto permite al CISO y otros profesionales de ciberseguridad centrarse en tareas más críticas y de mayor valor para la organización.
6. Reducen los falsos positivos, lo que permite a las empresas centrarse en amenazas reales.
7. Incrementan la escalabilidad para adaptarse a las necesidades cambiantes de la organización. Esto permite una protección más efectiva contra las amenazas cibernéticas, independientemente del tamaño de la empresa o del número de dispositivos que necesiten protección.

A medida que más empresas y organizaciones se dan cuenta de la importancia de la ciberseguridad, la demanda de soluciones basadas en IA y ML está aumentando. 

¿Te gustaría convertir tu empresa en un lugar infranqueable? Descarga este eBook gratis y conoce tus aliados perfectos de ciberseguridad.

¿Quieres saber más?

Recuerda que el aumento del uso de tecnologías de ciberseguridad basadas en inteligencia artificial es una respuesta necesaria a las amenazas de ciberseguridad cada vez más sofisticadas. Estas soluciones son capaces de detectar y prevenir ataques y proporcionar una detección y respuesta más rápida. Por último, se espera que el mercado de soluciones de ciberseguridad basadas en IA y ML siga creciendo en el futuro cercano.

Si quieres conocer más detalles sobre las herramientas mencionadas, así como de la evolución de la inteligencia artificial en la ciberseguridad, contacta con nuestros expertos sin compromiso. Ellos te ayudarán a resolver todas tus dudas.