Mantén a tus amigos cerca, pero a tus amenazas más cerca.

Las brechas de ciberseguridad ocurren más a menudo de lo que queremos creer. 

Solo en 2021, hubo 623,3 millones de ataques de ransomware. Al menos 30,000 sitios web son hackeados cada día, y el 64% de las empresas en el mundo han enfrentado al menos una forma de ataque cibernético.

El creciente número de trabajadores remotos ha exacerbado los desafíos de ciberseguridad ya que podrían ser blancos fáciles para los ciberdelincuentes. Los correos electrónicos de phishing, la TI en la sombra, los programas de traer tu propio dispositivo (BYOD) y las redes wi-fi domésticas inseguras pueden poner a las organizaciones en un riesgo tremendo.

La ciberseguridad requiere más fortalecimiento

La escasez de profesionales capacitados en ciberseguridad también contribuye a esta angustia. No obstante, el auge del software como servicio (SaaS) ha facilitado las cosas para las pequeñas empresas sin los recursos para contratar a un empleado de ciberseguridad a tiempo completo. Por ejemplo, el software de orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) permite a las empresas defenderse de los ataques basados en la web sin requerir profesionales de seguridad dedicados en el sitio. Y el modelo SaaS lo hace razonablemente asequible para las pequeñas empresas ya que requiere una menor inversión y es fácilmente escalable.

Pero incluso si una organización logra contratar a una docena de profesionales de ciberseguridad, todavía hay mucho más allá de su alcance. La ciberseguridad implica muchas tareas tediosas y repetitivas, y revisar miles de entradas de registro cada día es inhumano para la fuerza laboral. Estos desafíos han hecho necesario utilizar técnicas como el aprendizaje automático que automatiza varias tareas de ciberseguridad.

Es hora de nuevas tecnologías: entra el aprendizaje automático

La tecnología y las herramientas de ciberseguridad de hoy en día dependen en gran medida del aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), para eliminar o reducir tareas monótonas y que consumen mucho tiempo. 

¿Qué aporta exactamente el aprendizaje automático?

Con el poder del aprendizaje automático, las soluciones de software de ciberseguridad pueden analizar patrones en grandes cantidades de datos (de registro) y encontrar correlaciones, ayudando a las empresas a detectar amenazas y prevenir ataques. Las siguientes son algunas formas en que se utiliza el aprendizaje automático para fortalecer la ciberseguridad:

Detección de anomalías

Aunque los humanos son bastante hábiles para detectar patrones o comportamientos anómalos (gracias a millones de años de evolución), la escala de datos generada por la mayoría de las aplicaciones, redes y sitios web modernos está más allá de nuestro nivel de comprensión. Aquí es donde el aprendizaje automático brilla más.

Los modelos de aprendizaje automático pueden escanear millones de archivos, identificar anomalías y amenazas potenciales, y eliminarlas automáticamente antes de que se conviertan en catástrofes. Junto con la detección de amenazas, el aprendizaje automático puede ayudar a escanear redes en busca de vulnerabilidades y automatizar respuestas. Muchos de los productos de detección y mitigación de bots utilizan el aprendizaje automático para detectar anomalías.

Algunos ciberataques como el malware sin archivos, que no requiere descargas de archivos, lo que lo hace más difícil de detectar y remediar, pueden encontrar formas de permanecer sin ser detectados o cambiar su comportamiento dinámicamente para evitar la detección. En tales casos, un tipo de aprendizaje automático llamado aprendizaje no supervisado, que identifica patrones en conjuntos de datos que contienen puntos de datos no etiquetados, puede ayudar a descubrir patrones ocultos y, en última instancia, detectar ataques tan sofisticados.

Respuesta en tiempo real

El aprendizaje automático puede ayudar a los sistemas de ciberseguridad a detectar y responder automáticamente a los ciberataques con poca o ninguna intervención humana. Esto hace que la respuesta a las amenazas sea casi en tiempo real, eliminando o reduciendo el impacto que un ataque de seguridad puede tener en un negocio.

Las herramientas de ciberseguridad como el software SOAR utilizan el aprendizaje automático para construir y automatizar flujos de trabajo de respuesta y reducir la cantidad de intervención humana requerida para manejar incidentes de seguridad. El tráfico hacia la categoría de Software de Orquestación, Automatización y Respuesta de Seguridad (SOAR) de G2 ha ido aumentando constantemente desde 2019.

El aumento en la demanda de estos productos de software puede atribuirse a sus características que ahorran tiempo, incluida la automatización y cómo ayudan a reducir costos al no requerir profesionales de ciberseguridad a tiempo completo. Al mismo tiempo, dado que el software SOAR permite a las empresas automatizar tareas de respuesta y gestión de incidentes, sus medidas de remediación serán efectivas las 24 horas del día.

Análisis de comportamiento

Los humanos suelen ser criaturas de hábitos. El aprendizaje automático puede ayudar a entender las tendencias y el comportamiento de los clientes y empleados y crear una línea base. La desviación de esta línea base podría significar un ataque malicioso.

Esta aplicación del aprendizaje automático se llama análisis de comportamiento y ayuda a las empresas a identificar comportamientos o usuarios maliciosos al analizar cómo el uso es diferente de las actividades normales y cotidianas. Los productos de análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) realizan este análisis y alertan al personal de seguridad. El análisis de comportamiento también es uno de los muchos parámetros utilizados por el software de detección de fraudes para detectar incidentes de fraude.

Protección de datos en la nube

El aprendizaje automático puede ayudar a las organizaciones a detectar intentos de inicio de sesión sospechosos en aplicaciones en la nube, realizar análisis de reputación de IP y detectar anomalías basadas en la ubicación. El aprendizaje automático es un ingrediente común entre los productos de software de intermediario de seguridad de acceso a la nube (CASB) que aseguran las conexiones y actúan como una capa de protección entre los usuarios finales y el software basado en la nube.

Puntuación de riesgo de red

El aprendizaje automático puede ser utilizado para analizar conjuntos de datos de ciberataques anteriores e identificar las áreas de las redes que estuvieron principalmente involucradas en ataques específicos. Esto puede ayudar a determinar el impacto y la probabilidad de un ataque en un área de red específica. Esto permitirá a las organizaciones canalizar sus recursos hacia áreas que necesitan más refuerzo.

En resumen, el aprendizaje automático hace que la ciberseguridad sea menos costosa, más proactiva y menos desalentadora. Esto es especialmente importante porque liberar a los profesionales de ciberseguridad de tareas monótonas puede ayudar a enfocar sus esfuerzos en tareas más impactantes. Estas tareas incluyen mejorar la postura de seguridad de la organización, aprender más sobre las amenazas y vulnerabilidades recién descubiertas, y educar a otros empleados no técnicos sobre cómo reducir los riesgos de ciberseguridad.

¿Es el aprendizaje automático la kryptonita?

El aprendizaje automático puede hacer maravillas en términos de reducir los riesgos de ciberseguridad. Pero no es la kryptonita (o el dispositivo del juicio final o la bala de plata) para todas las amenazas de ciberseguridad. De hecho, no existe una herramienta, tecnología o sistema específico que pueda aniquilar por completo todas las amenazas existentes. Eso se debe a que los hackers, actores maliciosos y explotadores detrás de estos ataques están tratando rigurosamente de encontrar formas de explotar vulnerabilidades en los sistemas de seguridad. 

Además de tener un sistema y un equipo de ciberseguridad robustos, las empresas pueden utilizar soluciones de gestión de vulnerabilidades como el software de gestión de superficie de ataque para identificar y remediar vulnerabilidades. Mantenerse al día con los riesgos y tendencias de ciberseguridad y usar software de inteligencia de amenazas puede ayudar a reforzar el ecosistema de ciberseguridad también.

Invertir en software de seguridad física también es crucial ya que obtener acceso físico a los dispositivos puede permitir a los actores maliciosos eludir ciertas medidas de ciberseguridad.

Los errores humanos causan el 95% de las brechas de ciberseguridad. En otras palabras, la mayoría de las brechas de ciberseguridad pueden prevenirse si los empleados están debidamente capacitados. Usar software de capacitación en concienciación sobre seguridad es una excelente manera de hacerlo. Esto se debe principalmente a que una amenaza no puede evitarse si no se reconoce en primer lugar.

No obstante, la capacitación en ciberseguridad debe ser un proceso continuo. Como la mayoría de las empresas tienen nuevos empleados que se unen cada mes, la capacitación en concienciación sobre seguridad debe ser parte de su proceso de incorporación. Dicha capacitación también debe realizarse regularmente ya que las brechas pueden evitarse solo si los empleados recuerdan las mejores prácticas y están conscientemente atentos a comportamientos o eventos anormales.

Las empresas también deben invertir en software de gestión de amenazas internas (ITM) ya que los internos (empleados) son responsables del 22% de los incidentes de seguridad. Invertir en software de protección contra el robo de identidad de empleados puede ayudar a combatir las amenazas cibernéticas ya que estas herramientas alertan a los empleados cuyos credenciales han sido comprometidos. Para decir lo obvio, cuanto antes se sepa que los credenciales están comprometidos, más fácil será remediarlo.

También es interesante notar que las empresas pueden reducir los riesgos de ciberseguridad invirtiendo más tiempo y recursos en mejorar la satisfacción y felicidad de los empleados. Esto se debe a que los empleados estresados y agotados son más propensos a cometer errores de ciberseguridad que pueden llevar a brechas y otros eventos desafortunados.

El aprendizaje automático puede hacer mucho más

Mientras que muchas soluciones de ciberseguridad todavía siguen el enfoque basado en reglas, la mayoría de los productos de software han comenzado a utilizar el aprendizaje automático para detectar anomalías de manera rápida y eficiente.

El aprendizaje automático tiene mucho más que ofrecer para fortalecer la ciberseguridad de las empresas. Por ejemplo, los filtros de detección de bots adaptativos pueden adaptarse a las últimas artimañas de los atacantes de bots, haciendo que la detección y mitigación sean más fáciles. La introducción de nuevos métodos de aprendizaje automático como el aprendizaje por refuerzo, un método de entrenamiento que recompensa a los agentes de IA por el comportamiento deseado y castiga los no deseados, puede hacer que las herramientas de ciberseguridad sean más hábiles cuando se trata de detectar eventos y actividades anómalas.