Cómo la IA y el aprendizaje automático están revolucionando la seguridad del trabajo remoto

Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático ingresaron a la ciberseguridad con un enfoque proactivo para la detección y respuesta tempranas a amenazas. Puede proteger a los trabajadores remotos automatizando la detección de amenazas, identificando y respondiendo a las amenazas cibernéticas, eliminando falsos positivos y mejorando la postura de seguridad general de una organización.

La implementación de soluciones de seguridad basadas en IA y ML en entornos de trabajo remoto también resolvió las deficiencias de las medidas tradicionales de ciberseguridad. La adopción de IA y ML está revolucionando la ciberseguridad para las empresas, proporcionando control de acceso y limitando las amenazas a la seguridad.

Comprender los conceptos básicos: IA versus aprendizaje automático

Los entornos digitales remotos permiten un acceso remoto seguro. Permite al empleado conectarse a la red corporativa a través de computación en la nube, redes privadas virtuales (VPN) y escritorios remotos. Estas configuraciones son adaptables, escalables y rentables, pero aún son propensas a sufrir amenazas a la seguridad.

Implementación de AI/ML en la ciberseguridad corporativa

Las empresas implementan diversos protocolos de ciberseguridad para evitar situaciones desagradables. Una nueva incorporación a los horizontes de la ciberseguridad es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

La implementación de la IA en la ciberseguridad se centra en el desarrollo de herramientas o software que puedan identificar, analizar, evaluar y predecir activamente diversas amenazas a la seguridad de forma rápida y precisa. El aprendizaje automático se utiliza en ciberseguridad para generar datos y algoritmos mediante la evaluación de diversos recursos de acceso.

El estado actual de los desafíos de seguridad del trabajo remoto

La ciberseguridad es un desafío en evolución diario al que se enfrentan los equipos de TI. Según una encuesta de empleadores de 2022, el 56 % de los encuestados dijo que los empleados desconocen las buenas prácticas de seguridad mientras trabajan de forma remota.

Nuevas amenazas adaptativas altamente evasivas (HEAT)

Las nuevas amenazas adaptativas altamente evasivas (HEAT) dirigidas a los navegadores web son los riesgos de seguridad emergentes para las tecnologías de seguridad estándar. La tecnología y las herramientas de comunicación que avanzan rápidamente pueden crear nuevos agujeros de seguridad o permitir que usuarios no autorizados accedan a información privada.

Desafíos de la fuerza laboral remota y la ciberseguridad

Los empleados remotos tienen diferentes niveles de acceso a las redes corporativas y es un trabajo difícil realizar un seguimiento de sus actividades mientras se gestiona la seguridad y el rendimiento. Las empresas ahora están utilizando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar la productividad y el seguimiento del desempeño.

La seguridad del trabajo remoto incluye la mitigación de riesgos de seguridad del usuario final mediante el uso de diversas herramientas y técnicas avanzadas para proteger la información confidencial, el flujo de datos no autorizado y los ataques cibernéticos.

Control de acceso

Estas tecnologías permiten a la empresa regular el acceso remoto y la protección de datos corporativos y detectar posibles amenazas y ciberataques. De hecho, se prevé que el mercado de la inteligencia artificial en ciberseguridad superará los 62.000 millones de dólares en 2029.

Cómo la IA mejora la detección y respuesta a amenazas

El uso de técnicas y herramientas basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático permite que la red corporativa proteja al trabajador remoto, controlando su acceso, la seguridad del dispositivo y la seguridad de las credenciales de inicio de sesión.

Automatización

La IA representa el futuro de la ciberseguridad, ya que automatiza diversos controles de seguridad, lo que permite la identificación temprana y la mitigación de los ciberataques. Además, los algoritmos de aprendizaje automático se integran en marcos de ciberseguridad impulsados ​​por IA para evaluar la escala, la naturaleza y el origen de posibles amenazas cibernéticas.

Detección de amenazas

Estas soluciones avanzadas contribuyen al control de acceso seguro y al monitoreo en tiempo real de la actividad de la red, detectando rápidamente cualquier comportamiento anormal que pueda significar un ataque.

Respuesta

En respuesta a problemas de seguridad, el sistema puede tomar medidas automáticamente restringiendo el acceso a los sistemas operativos comprometidos. Esta medida proactiva se implementa para proteger los datos confidenciales de posibles infracciones.

Kit de herramientas de seguridad cibernética (CyberSecTK)

Este programa es una herramienta de código abierto equipada con funciones de protección impulsadas por IA. Tiene la capacidad de identificar y prevenir ataques en línea como phishing, malware y ransomware en sus primeras etapas.

Intercepción X de Sophos

Esta herramienta de seguridad de terminales utiliza inteligencia artificial para identificar y prevenir de manera efectiva las amenazas cibernéticas en varios dispositivos de acceso remoto, como computadoras portátiles, de escritorio y dispositivos móviles.

El Vectra Cognito

Este programa está diseñado para detectar varios tipos de amenazas, incluidas amenazas internas, amenazas persistentes avanzadas y ataques de malware. Tiene la capacidad de responder y tomar las medidas adecuadas contra estas amenazas.

El papel del aprendizaje automático en el análisis de seguridad

Implemente medidas para detectar y prevenir ataques de phishing, malware o ransomware dirigidos a trabajadores remotos a través de correo electrónico, mensajería o herramientas de colaboración utilizando IA, según los datos generados por el aprendizaje automático. Esta tecnología analiza las comunicaciones para detectar enlaces, citas, archivos adjuntos o solicitudes maliciosos.

Uso del aprendizaje automático

El aprendizaje automático se puede utilizar para identificar ataques de suplantación de correo electrónico, malware y phishing. Puede detectar anomalías o intrusiones en el tráfico de dispositivos y redes, lo que indica compromisos o ataques.

Al garantizar la seguridad de los dispositivos de los trabajadores remotos y las redes corporativas, incluidas computadoras portátiles, teléfonos inteligentes, tabletas, enrutadores y VPN, admite el acceso remoto, las identidades de los usuarios y los recursos corporativos.

Detección temprana y respuesta rápida

El aprendizaje automático permite la detección de accesos no autorizados, filtración de datos y ataques de denegación de servicio. AI/ML en ciberseguridad ayuda en la verificación de identidad a través de autenticación multifactor y análisis de comportamiento para otorgar acceso y permisos a los recursos y sistemas necesarios.

Escrutinio vigilante y continuo

También se puede utilizar para identificar y detectar cambios o inconsistencias en el rostro, la voz o las huellas dactilares de los trabajadores remotos, lo que podría indicar la presencia de un impostor. El aprendizaje automático también ayuda en la recopilación de evidencia, el rastreo de fuentes, el análisis de impacto y la recuperación de datos/sistemas, y ofrece recomendaciones de remediación y mitigación para manejar incidentes desagradables relacionados con trabajadores remotos, como:

• Violaciones de datos y
• Ataques de ransomware, etc.

Las limitaciones de la IA en la ciberseguridad

Si bien la IA y el aprendizaje automático tienen grandes beneficios para las medidas de control de seguridad remotas, existen ciertas limitaciones para la administración corporativa y los usuarios remotos en cuanto a la implementación y la infraestructura. La IA y el aprendizaje automático requieren conocimientos específicos que pueden no estar disponibles dentro de la empresa.

Conocimiento experto e implementación

Esto puede dificultar la implementación y gestión de las soluciones de seguridad basadas en IA y ML. También puede haber problemas relacionados con la precisión y la autenticidad, ya que la IA sigue siendo una ciencia emergente. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se basan en datos de alta calidad para producir hallazgos confiables.

Los hallazgos de los algoritmos de aprendizaje automático pueden no ser confiables si los datos utilizados para entrenarlos son inadecuados o incorrectos. La aplicación de herramientas de aprendizaje automático e inteligencia artificial con enfoques de ciberseguridad como ZTNA hace que las tecnologías aseguren el acceso remoto de manera más efectiva y eficiente.

Preparación de su infraestructura de trabajo remoto para la seguridad impulsada por la IA

Las plataformas de orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) impulsadas por IA integran y correlacionan volúmenes masivos de inteligencia sobre amenazas de la red, servicios de suscripción y otras fuentes para señalar actividades sospechosas.

Algoritmos de IA

Incluso el malware evasivo o no detectado puede identificarse mediante algoritmos de IA analizando los atributos de los archivos, los patrones de ejecución de códigos y las actividades de la red. Cada vez más empresas utilizan IA y ML y se esfuerzan por ofrecer una mejor ciberseguridad para sus entornos remotos.

Las empresas pueden cambiar a tecnologías AI/ML para un acceso seguro para los usuarios que trabajan de forma remota implementando las siguientes infraestructuras de TI:

Soluciones de detección y respuesta extendidas (XDR)

Las soluciones de detección y respuesta extendidas (XDR) acumulan y correlacionan datos de seguridad en tiempo real de servidores, firewalls, endpoints, nubes y otras fuentes. Pueden detectar tendencias similares y detener ataques antes de que causen daños mediante el estudio de amenazas conocidas.

Sistemas SIEM

Los sistemas SIEM basados ​​en IA reconocen amenazas nuevas y en desarrollo combinando advertencias de seguridad con numerosas fuentes de inteligencia sobre amenazas. Priorizar automáticamente las alertas según características identificables ahorra tiempo, personal y dinero en comparación con examinar manualmente enormes conjuntos de datos de registros para consultas y respuestas.

Análisis de IA y modo de acción contra un ataque esperado

La IA puede aislar automáticamente los sistemas, impedir el acceso a la red y alertar a la seguridad después de detectar riesgos. Puede rastrear y evaluar el comportamiento del usuario para desarrollar un estándar. Los patrones de inicio de sesión inusuales o las solicitudes de acceso a datos pueden representar peligros. Este método detecta amenazas internas, cuentas comprometidas y actividad no deseada que los sistemas basados ​​en reglas pasan por alto.

Los piratas informáticos utilizan credenciales comprometidas para piratear sistemas vitales, robar datos, plantar malware y phishing. Los análisis de IA pueden detectar credenciales comprometidas e iniciar una solución.

Redes neuronales profundas

Las redes neuronales profundas pueden identificar correos electrónicos dañinos entre millones de correos electrónicos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar el idioma y la sintaxis del texto y el correo electrónico para identificar el fraude. Los CASB emplean análisis de comportamiento para detectar anomalías como descargas excesivas o uso compartido no autorizado en servicios en la nube, lo que indica amenazas potenciales.

Conclusión

Como se ve en este artículo, la llegada de la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático está marcando el comienzo de una nueva era de seguridad en el trabajo remoto. Ofrece las herramientas para detectar y defenderse proactivamente contra las amenazas cibernéticas en evolución, salvando así a las organizaciones de ataques importantes.

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