Cómo usar la IA para el análisis de amenazas cibernéticas empresariales

La IA ofrece múltiples opciones para analizar volúmenes de datos en tiempo real

Foto: cortesía. portal ERP Colombia.

Teniendo en cuenta que la IA está compuesta por un conjunto de tecnologías que permiten a los dispositivos la realización de una variedad de funciones avanzadas, como la capacidad de ver, comprender y así mismo analizar datos, es importante contar con herramientas y técnicas innovadoras para mitigar las amenazas cibernéticas en un mundo cada vez más complejo y dinámico. De acuerdo a esto, Orión como una empresa líder en ciberseguridad, incentiva a las organizaciones al fortalecimiento de la seguridad cibernética a través del uso avanzado de la Inteligencia Artificial (IA).

La IA ofrece múltiples opciones para analizar volúmenes de datos en tiempo real, identificar patrones y detectar anomalías que podrían pasar desapercibidas con métodos tradicionales, de acuerdo con esto y para aprovechar al máximo la tecnología, Orión implementa modelos de aprendizaje y uso de soluciones que permiten una detección rápida y precisa de amenazas cibernéticas.

Algunos usos de la Inteligencia Artificial complementan desde el procesamiento y análisis de datos hasta el uso del procesamiento de lenguaje natural. La visualización de documentos e imágenes permite llevar la toma de decisiones a un nuevo nivel, integrando información nueva y mejorada con la posibilidad de crear modelos predictivos de gran valor y precisión.

¿Cómo la IA ayuda en análisis de ciberseguridad?

El Tanque de Análisis y Creatividad de las TIC (TicTac), de la Cámara Colombiana de Informática y Telecomunicaciones, en su Estudio anual de Ciberseguridad realizado de 2022 a 2023, confirma que durante este periodo las denuncias en Colombia por ciberdelitos crecieron un 26%, registrándose cada 8 minutos una denuncia nueva. Así mismo, en este estudio destacaron la importancia de la IA para la protección y prevención de amenazas.

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‘Impulsando el desarrollo de la IA en distintas áreas e industrias y mostrando casos concretos de cómo ayudan en la evolución y eficiencia de los procesos, podemos concluir que las nuevas tendencias ayudan a acelerar los cambios en las empresas y la sociedad en general’, asegura Carlos Honorato, CEO de Orión.

Cuando hablamos de protección de datos, el escenario es desafiante debido a la infraestructura tecnológica, la infraestructura crítica y las personas. En estos aspectos, la IA tiene un papel fundamental, ya que puede detectar anomalías, monitorear el tráfico de red y el comportamiento de los usuarios para identificar patrones anómalos que puedan indicar un ataque en curso.

El análisis de malware basado en IA puede identificar comportamientos maliciosos en el código de software y en los archivos adjuntos de correo electrónico, lo que ayuda a bloquear ataques antes de que causen daños internos. Para la respuesta automática a incidentes la Inteligencia Artificial puede actuar rápidamente para aislar sistemas comprometidos.

De acuerdo con lo anterior, gracias a la IA, es posible automatizar tareas repetitivas como el análisis de registros de eventos y la aplicación de parches de seguridad. En general, esta herramienta puede ayudar significativamente a la eficacia de los sistemas de seguridad al permitir la detección precisa de patrones anómalos y comportamientos sospechosos. En este sentido, Orión ha desarrollado un conjunto de pasos clave que facilitan la implementación efectiva de IA en el análisis de amenazas cibernéticas:

1. Evaluación de vulnerabilidades: haciendo uso de la IA para escanear y evaluar proactivamente las vulnerabilidades en los sistemas y redes para identificar los posibles puntos de entrada de ataques cibernéticos.
2. Detección temprana de amenazas: implementar herramientas como machine learning, ayuda a monitorear el comportamiento del tráfico de red y detectar patrones anómalos.
3. Respuesta automatizada: desarrollando respuestas automáticas basadas en IA, el propósito es mitigar rápidamente las amenazas identificadas y reducir el tiempo de respuesta ante incidentes.
4. Adaptación continua: haciendo uso de las técnicas de aprendizaje automático para adaptar y mejorar constantemente los modelos de detección de amenazas en función de la evolución de las tácticas de los ciberdelincuentes.