6 formas de prevenir el robo cibernético usando inteligencia artificial y aprendizaje automático

El Internet de las cosas y la inteligencia artificial han brindado innumerables beneficios a las empresas en casi todas las industrias. Desde cadenas de suministro optimizadas hasta procesos de fabricación, AI e IoT ofrecen soluciones para casi cualquier necesidad organizacional.

Sin embargo, estas tecnologías también presentan nuevos riesgos de seguridad cibernética que no estaban presentes antes porque ahora muchos dispositivos están conectados a Internet. El riesgo de robo cibernético es una de las principales preocupaciones de las organizaciones sobre la implementación de soluciones de IA e IoT.

Estas tecnologías introducen más dispositivos a los que los piratas informáticos pueden acceder de forma remota y software que puede manipularse para robar información o dinero, ya sea directa o indirectamente.

Exploraremos algunas de las amenazas que plantean la IA y el aprendizaje automático, junto con cinco estrategias que puede utilizar para mitigar el riesgo de robo cibernético de su organización mediante el uso de estas tecnologías. ¡Entonces empecemos!

1. Pronosticar futuros ataques

Cuando puede pronosticar ataques futuros, también puede prevenirlos. Cuando puede predecir los posibles ataques posteriores, puede armar a su equipo de seguridad con suficiente información para defenderse de ellos. Hay tres formas de pronosticar posibles ataques usando IA y ML:

• Análisis de tráfico de red : este tipo de análisis examina la comunicación entre dispositivos en una red. Puede ayudarlo a detectar comunicaciones maliciosas entre dispositivos que pueden indicar un ataque inminente.
• Análisis de usuario y comportamiento : este tipo de análisis analiza lo que hacen los usuarios y cómo interactúan con los sistemas. Puede ayudarlo a detectar un comportamiento anormal del usuario que puede indicar un ataque inminente.
• Análisis del comportamiento de la red: este tipo de análisis supervisa los dispositivos y el tráfico en una red y el estado de los dispositivos y el software de la red. El análisis del comportamiento de la red puede ayudarlo a detectar ataques inminentes al monitorear el estado de los dispositivos en una red.

2. Implementar la autenticación biométrica

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Autenticación biométrica es un tipo de identificación que utiliza los rasgos físicos de una persona, como su huella dactilar, rostro o voz, con fines de identificación y verificación. En la mayoría de los casos, biométrico la autenticación utiliza sensores para recopilar datos, como huellas dactilares o escaneos de retina, y luego utiliza software para crear un identificador único.

La autenticación biométrica es una excelente manera de evitar el robo cibernético, ya que no requiere el uso de un token o PIN, que pueden olvidarse o ser robados. Sin embargo, la autenticación biométrica no es infalible y un atacante puede violarla utilizando una huella dactilar falsa o una suplantación de voz.

3. Detección y respuesta en tiempo real impulsadas por IA

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La detección y respuesta en tiempo real pueden detectar un ataque en tiempo real y responder con remediación automática. Puede usar la detección y respuesta en tiempo real para prevenir el robo cibernético de tres maneras.

• Detección temprana de anomalías: una detección temprana de anomalías es un enfoque basado en análisis para identificar eventos anómalos antes de que se conviertan en amenazas de seguridad. La detección temprana de anomalías puede ayudarlo a prevenir el robo cibernético al identificar el comportamiento de la red que indica un posible ataque.
• Análisis de amenazas en tiempo real: este enfoque se basa en plataformas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) para identificar amenazas. El análisis de amenazas en tiempo real puede ayudarlo a prevenir el robo cibernético al identificar amenazas en la red.
• Descubrimiento de datos en tiempo real: este enfoque se basa en la extracción de datos, el aprendizaje automático y el análisis de gráficos para ayudarlo a descubrir patrones en los datos que pueden indicar un ataque cibernético.

4. Escaneo masivo de datos con IA

El escaneo masivo de datos es un método de análisis de grandes volúmenes de datos para identificar amenazas potenciales. Para evitar el robo cibernético, puede usar el escaneo masivo de datos de IA para buscar archivos maliciosos en sus sistemas, como virus o ransomware.

Puede usar el escaneo de datos para buscar código sospechoso, como un fragmento de código que podría ser parte de una red de bots o sistemas que se comunican con un dominio sospechoso. El escaneo de datos también puede buscar datos confidenciales en sus sistemas, como números de tarjetas de crédito sin cifrar.

Si encuentra datos maliciosos o confidenciales, puede ponerlos en cuarentena o eliminarlos de sus sistemas para evitar daños mayores.

5. Asegure sus datos usando plataformas basadas en blockchain

Una cadena de bloques es un libro mayor distribuido que registra transacciones y activos, como contratos, inmutables y auditables. La tecnología Blockchain a menudo se asocia con criptomonedas, como Bitcoin y Ethereum, que utilizan la tecnología para rastrear y proteger sus transacciones.

También se utiliza en otras industrias, como la atención médica y la aviación. La tecnología Blockchain proporciona una forma robusta y segura de almacenar y compartir datos. Esto ha llevado al desarrollo de plataformas de aprendizaje automático impulsadas por IA que utilizan la tecnología blockchain para almacenar y compartir datos entre usuarios de forma segura.

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Estas plataformas impulsadas por IA utilizan una red descentralizada para distribuir datos a través de múltiples nodos para garantizar que los datos estén seguros y no almacenados en un servidor central. Los datos también están encriptados para protegerlos contra ataques maliciosos.

6. Escáner de vulnerabilidades basado en aprendizaje automático

Un escáner de vulnerabilidades basado en aprendizaje automático es una herramienta de seguridad impulsada por IA que analiza sus sistemas en busca de vulnerabilidades, como puertos de red no seguros o una política de contraseña débil, y recomienda acciones correctivas.

Un escáner de vulnerabilidades es fundamental para cualquier estrategia de seguridad, ya que lo ayuda a identificar y solucionar problemas antes de que se conviertan en una amenaza para la seguridad. Un escáner de vulnerabilidades puede prevenir el robo cibernético al identificar vulnerabilidades en sus sistemas y brindar recomendaciones sobre cómo remediarlas.

También se puede usar para identificar si sus datos están en riesgo y, si lo está, puede recomendar formas de protegerlos. Los escáneres de vulnerabilidades también pueden identificar amenazas en sus datos, como direcciones URL maliciosas. Si un escáner de vulnerabilidades encuentra amenazas en sus datos, puede proporcionar recomendaciones para remediarlas. Por ejemplo, puede proporcionar una regla para bloquear las direcciones URL maliciosas para que no ingresen a su red.

Conclusión

No se puede negar que el delito cibernético está en aumento. La cantidad de ataques y la escala del daño que causan continúan aumentando a medida que más empresas adoptan la tecnología. Sin embargo, la IA y el aprendizaje automático ayudan a combatir esta amenaza al detectar patrones de comportamiento anómalos antes de que se convierta en una amenaza para la seguridad.