Cómo mejorar la ciberseguridad utilizando el aprendizaje automático y la ciencia de datos aplicada
Publicado: 2021-05-26El aprendizaje automático y la ciencia de datos han traído cambios significativos en el ámbito tecnológico. Actualmente, los ciberdelincuentes utilizan técnicas sofisticadas, como la inteligencia artificial, para lanzar ciberataques. Si bien la ciencia de datos puede monitorear tales cambios, requiere que el aprendizaje automático sea efectivo. En el panorama actual de ciberseguridad, comprender cómo ocurrió el ataque y los patrones de software malicioso son importantes para la detección y eliminación adecuadas de amenazas.
El aprendizaje automático ayuda en la identificación de varios patrones. De manera similar, la ciencia de datos trabaja con técnicas de aprendizaje automático para analizar varios patrones de software y determinar aquellos que exponen a su organización a riesgos.
Definición de aprendizaje automático y ciencia de datos
Si es nuevo en ciberseguridad, debe comprender qué significan estos y otros términos de ciberseguridad. El aprendizaje automático implica el uso de inteligencia artificial para aprender a partir de datos de muestra. Por otro lado, la ciencia de datos emplea herramientas de aprendizaje automático para interpretar y mejorar la funcionalidad de los datos sin procesar. La funcionalidad combinada del aprendizaje automático y la ciencia de datos aplicada se utiliza actualmente en varios campos, como aplicaciones de reconocimiento de voz, rastreadores de epidemias y recomendaciones personalizadas.
Por qué utilizar el aprendizaje automático y la ciencia de datos aplicada para la ciberseguridad
Como se mencionó, las herramientas de ciberseguridad actuales se inclinan hacia el uso del aprendizaje automático y la ciencia de datos aplicada para una protección avanzada. Si se pregunta por qué a continuación hay algunas razones;
- Los piratas informáticos utilizan técnicas avanzadas de ataque cibernético
Los beneficios de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia de datos que deberían ayudar a los "chicos buenos" también son aprovechados por los "chicos malos". Los piratas informáticos utilizan técnicas avanzadas similares para automatizar su búsqueda de empresas con varias vulnerabilidades. Pueden localizar fácilmente puntos débiles dentro del sistema de seguridad de una organización. Por tanto, para una defensa competitiva, los expertos en ciberseguridad también deberían hacer uso de estas estrategias avanzadas.
- Big Data Easy maneja el aumento de datos
La abundancia de datos relacionados con los ataques cibernéticos es beneficiosa para desarrollar mejores sistemas de ciberseguridad. Sin embargo, con la plétora de datos vienen las dificultades de manejo y administración, especialmente para las herramientas de ciberseguridad promedio. Por lo tanto, a través del aprendizaje automático y la ciencia de datos aplicada, los expertos en seguridad pueden filtrar los fragmentos de datos para obtener mejores conocimientos con la máxima eficiencia.
- Big Data se basa en la ciencia
Incluso si las herramientas de ciberseguridad pueden procesar datos a la velocidad a la que se generan, los datos sin procesar aún requieren análisis. Para que la información recopilada sea útil, las empresas deben interpretarla científicamente y adoptar los hallazgos en sus estrategias de ciberseguridad.
- Es importante saber cómo ocurrió el ataque
Los escáneres de vulnerabilidades tradicionales y los antivirus se enfocan únicamente en descubrir y eliminar las amenazas. Sin embargo, con la aplicación de la ciencia de datos, los expertos en ciberseguridad pueden descubrir varios factores que favorecen el ataque y características específicas de la amenaza. Esto incluye analizar los puntos de entrada de la amenaza, los datos específicos a los que accedió el pirata informático y los puntos de destino del pirata informático.
Comprender los detalles de cómo ocurrió el ataque aumentó la probabilidad de eliminar la amenaza de su red y crear mejores defensas de ciberseguridad.
Cómo funcionan el aprendizaje automático y la ciencia de datos aplicada para la ciberseguridad
El aprendizaje automático y la ciencia de datos aplicada se pueden utilizar en ciberseguridad de varias maneras. Entre ellos se incluyen;
- Clasificación
La clasificación es una subclase de aprendizaje supervisado donde la IA se alimenta con datos y reglas que guían las relaciones entre diferentes puntos de datos por parte de programadores humanos. Este principio de aprendizaje automático se utiliza para predecir etiquetas de datos mediante el algoritmo clasificador de bosque aleatorio. La clasificación se utiliza en ciberseguridad para etiquetar varios tipos de ataques, detectar diversas técnicas maliciosas y encontrar ataques de inyección comunes.
- Regresión
Este también es un subconjunto de aprendizaje supervisado que se centra principalmente en cantidades numéricas. El objetivo de las técnicas de regresión es descubrir cómo los diferentes factores se afectan entre sí. Esto puede ayudar a los expertos en ciberseguridad a descubrir solicitudes HTTP sospechosas, encontrar llamadas inesperadas al sistema y comparar los parámetros de los paquetes de red con sus valores típicos.
- Agrupación
A diferencia de las técnicas mencionadas anteriormente, el agrupamiento es una forma de aprendizaje no supervisado. Por lo tanto, mientras que los humanos tienen que ingresar los conjuntos de datos a la IA, los sistemas aprenden la relación entre varios puntos de datos por sí mismos. El enfoque principal de la agrupación en clústeres es clasificar los datos en varios grupos según los puntos de datos que se parecen mucho entre sí. La agrupación en clústeres se puede utilizar en varias técnicas de ciberseguridad, incluido el análisis forense, la detección de credenciales de administrador robadas.
Los expertos en ciberseguridad pueden entrenar a la IA para que reconozca el acceso remoto en sitios web y sistemas de red, lo que podría sugerir un intento de piratería. La agrupación también ayuda a proteger los ataques de malware en las cuentas de correo electrónico. Evita que los empleados descarguen archivos adjuntos de correo electrónico de phishing malicioso separando los archivos legítimos de los sospechosos.
Línea de fondo
La ciberseguridad evita la infiltración y las filtraciones de datos al mismo tiempo que protege a su empresa de los graves impactos financieros de los ciberataques. Afortunadamente, las empresas de todos los tamaños pueden aprovechar el aprendizaje automático y la ciencia de datos aplicada para una valiosa protección de ciberseguridad. Educarse a sí mismo y a su equipo es un gran primer paso. Además, si alguno de sus empleados es veterano, puede ser elegible para tomar clases de seguridad cibernética de forma gratuita. Las organizaciones, tanto pequeñas como establecidas, son propensas a los ciberataques. Por lo tanto, proteger su negocio reforzando las defensas de seguridad es la mejor estrategia de prevención.
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