Razones principales para la IA predictiva para la mejora de la ciberseguridad

La reciente pandemia ha amplificado la necesidad de medidas avanzadas de ciberseguridad. Ha habido varios casos de ciberdelincuentes que se aprovecharon de la situación haciéndose pasar por funcionarios de la Organización Mundial de la Salud.

Las principales agencias de investigación de los Estados Unidos, como el FBI, informaron un aumento del 300 % en los ataques cibernéticos desde el brote de COVID-19. La mayoría de estos atacantes utilizan el engaño, por lo que la inteligencia artificial (IA) predictiva se vuelve esencial para la ciberseguridad.

Un modelo predictivo de IA recopila datos, analiza y ofrece recomendaciones que pueden prevenir varios ataques cibernéticos. Muchas organizaciones reconsideran el uso de Inteligencia Artificial debido al alto costo inicial y la necesidad de infraestructura. Sin embargo, según un informe de IBM, las empresas perdieron $ 3,86 millones en 2023, con un total de más de 200 días dedicados a encontrar la brecha real. En 2023, los costos de filtración de datos aumentaron de $3,86 millones a $4,24 millones, el costo total promedio más alto en los 17 años de historia de ese informe.

Tales pérdidas masivas han ayudado a las organizaciones a darse cuenta de la necesidad de un desarrollo de IA confiable para mejorar la ciberseguridad. Aquí, discutiremos cómo la IA predictiva puede habilitar medidas de ciberseguridad a través de análisis inteligentes y detección de amenazas. Pero, primero, entendamos la IA predictiva.

Inteligencia Artificial Predictiva

La IA predictiva, también conocida como IA de la tercera ola, fue acuñada por primera vez por DARPA o la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa. Fue desarrollado como una herramienta inteligente que puede ayudar a las organizaciones a hacer frente a las amenazas cibernéticas antes de que ocurran. La IA de tercera ola se utiliza en Centros de Operaciones de Seguridad (SOC) y funciona en tiempo real; ayuda a defenderse contra violaciones de datos, malware y ataques de ransomware.

Hay tres tipos de algoritmos de IA que puede aprovechar para fines de ciberseguridad:

Los modelos supervisados ​​necesitan supervisión humana para los algoritmos de entrenamiento a través del análisis de patrones de datos. Cuando se usa para ciberseguridad, esto da como resultado recomendaciones para mantener su red y sus datos seguros.

El enfoque casi se asemeja a cómo se enseña a un niño. Por ejemplo, muestras diferentes imágenes con símbolos y lo que representa cada uno de ellos. Luego, cuando hace preguntas complicadas relacionadas con cualquier símbolo aleatorio de la misma base de datos, pueden detectar la información relativa.

Los algoritmos no supervisados ​​no necesitan intervención humana para el entrenamiento y pueden proporcionar sugerencias predictivas para prevenir ataques cibernéticos. Es un enfoque de autoaprendizaje donde los algoritmos entrenan y encuentran patrones de datos que no son fáciles de buscar para los humanos.

Por ejemplo, un modelo generativo es un método de aprendizaje no supervisado, donde los algoritmos imitan la generación de datos de entrenamiento. Puede aprovechar un modelo generativo para replicar datos sobre ataques cibernéticos anteriores y prevenir futuras amenazas a través de capacitación no supervisada.

Los modelos de refuerzo son diferentes de los algoritmos supervisados ​​y no supervisados. Aquí, no tiene que proporcionar ejemplos al algoritmo para el entrenamiento. En su lugar, proporciona una guía o un método para optimizar el rendimiento en escenarios específicos. Puede entrenar los algoritmos para infinitas posibilidades sin necesidad de intervenciones humanas.

Un desarrollo de IA basado en un algoritmo predictivo puede ayudar a construir medidas de ciberseguridad inteligentes que detecten anomalías y prevengan intrusiones.

Ciberseguridad inteligente

El enfoque convencional en capas de la ciberseguridad no es suficiente para hacer frente a las amenazas modernas, como los ataques engañosos y el ransomware. Además, estos enfoques no pueden detectar amenazas internas de un sistema que no son fáciles de encontrar. Sin embargo, con algoritmos predictivos y análisis avanzados, puede mejorar la precisión de la detección.

Por ejemplo, uno de los retos de ciberseguridad más importantes es detectar anomalías. Usando el modelo de IA no supervisado, un sistema de detección de anomalías basado en radiofrecuencia puede ayudarlo a ver la relación señal-ruido (SNR) que son generalmente se encuentra en entornos industriales donde se utilizan sistemas SCADA y controladores lógicos programables. Detecta la anomalía de ciberseguridad a través de la Red Neural Convolucional (CNN), que ofrece datos espectrales sin procesar en redes de Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM). y suele asociarse con Aprendizaje profundo.

El algoritmo no supervisado analiza los datos sin procesar y caracteriza el error de predicción como una distribución gaussiana. Entonces, obtiene una curva que representa los niveles anormales de tráfico de red que indican una anomalía.

Además de las ciberamenazas y las detecciones de anomalías, los algoritmos basados ​​en IA también pueden ayudarlo con la inteligencia predictiva de riesgos.

Inteligencia predictiva de riesgos

La integración de análisis predictivos e inteligencia de riesgos puede ayudarlo a reducir los ataques cibernéticos. La inteligencia predictiva de riesgos ofrece varios beneficios, como la minimización de riesgos, la toma de decisiones para políticas específicas y la automatización de procesos.

Toma de decisiones para la Gestión de Riesgos

Un algoritmo predictivo puede analizar grandes volúmenes de datos contextuales y puntos de contacto cruciales para tomar decisiones racionales. La inteligencia predictiva de riesgos puede ofrecer información sobre ciberseguridad que permita a los ejecutivos tomar decisiones estratégicas y financieras.

Puede aprovechar el desarrollo de IA basado en algoritmos predictivos, que ofrecen inteligencia de riesgo sobre la integración en puntos de contacto específicos. Por ejemplo, si necesita integrar varios servicios de terceros, debe tener políticas de seguridad para el acceso a los datos para evitar infracciones. Aquí, puede aprovechar la inteligencia predictiva de riesgos para crear políticas de seguridad confiables.

Proceso de detección de riesgos

El proceso de detección de riesgos se trata de detectar amenazas cibernéticas que los humanos y los algoritmos basados ​​en reglas no detectan fácilmente. Un algoritmo basado en reglas funciona en un conjunto específico de instrucciones y es por eso que es restrictivo en la detección de nuevas anomalías.

Este proceso permite a las organizaciones encontrar nuevas categorías de anomalías, evaluación de riesgos y predicciones de riesgos futuros. Por ejemplo, su organización puede integrar la gestión de relaciones con los clientes (CRM) en diferentes plataformas de redes sociales a través de API. Con un proceso de detección de riesgos a través de IA predictiva, puede detectar cualquier problema con dichas integraciones.

Automatizaciones en Monitoreo de Amenazas

El monitoreo de amenazas se ocupa del análisis de varios datos estructurados y no estructurados, que es una actividad laboriosa y propensa a errores. Sin embargo, con el desarrollo de IA impulsado por algoritmos predictivos en su núcleo, puede automatizar las actividades de monitoreo de amenazas.

La eficiencia del monitoreo de amenazas también puede permitir la gestión del riesgo crediticio y la gestión del riesgo modelo para su organización. Por lo tanto, reduce la cantidad de riesgos financieros y pérdidas basadas en procesos debido a los ataques cibernéticos.

Conclusión

La IA predictiva puede llevar sus capacidades de ciberseguridad al siguiente nivel. Sin embargo, existen requisitos específicos que debe considerar antes de implementar e invertir en el desarrollo de IA para su organización. La mejor práctica es seguir un enfoque por etapas que le permita integrar la IA predictiva en diferentes niveles de la organización. Tendras que:

• Redefinir la rendición de cuentas en la estructura organizativa.

• Definir el marco de control.

• Comience de a poco y escale más rápido.

• Automatice el monitoreo y la detección.

La idea detrás de una defensa de seguridad en capas es que un atacante tiene más mecanismos de protección para eludir, frente a tales obstáculos, se dará por vencido.

Además, si el control de IA funciona mal, falla o se ha configurado incorrectamente, una defensa en capas ofrecería protección adicional y proporcionaría a sus equipos de seguridad una defensa integral contra las amenazas de seguridad.

Un enfoque por etapas con algoritmos predictivos de inteligencia artificial ayudará a mejorar la seguridad, detectar riesgos futuros y evitar pérdidas financieras.