Todo sobre la IA y la detección de amenazas

Ahora, gracias a la disponibilidad de dispositivos con acceso a la red y servicios online, hay más usuarios de Internet que nunca. La población internauta de Canadá es la más alta que ha habido nunca, con 33 millones de personas. Se espera que esta cifra aumente en los próximos años. Sin embargo, este incremento, así como la continua adopción de servicios online plantean cada vez más riesgos de ciberseguridad, ya que los ciberdelincuentes pueden atacar a un mayor número de usuarios online y aprovechar las vulnerabilidades de la infraestructura online. Por eso necesitamos software impulsado por IA para proporcionar protección avanzada a los usuarios online.

La naturaleza de estas amenazas online cambia constantemente, lo que dificulta que los sistemas de detección de amenazas tradicionales puedan supervisar el comportamiento de las amenazas y detectar nuevos códigos maliciosos. Afortunadamente, los sistemas de detección de amenazas, como el antivirus de McAfee y Threat Detection Defense, se adaptan para incorporar lo último en inteligencia sobre amenazas y análisis de comportamientos impulsado por inteligencia artificial (IA). Así es cómo influye la IA en la ciberseguridad, dejando atrás los métodos tradicionales para proteger a los usuarios en Internet. 

¿Qué es la IA? 

La mayor parte del software antivirus y de detección de amenazas actual emplea detección basada en heurística de comportamientos mediante modelos de aprendizaje automático para detectar comportamientos maliciosos conocidos. Los métodos tradicionales se basan en el análisis de datos para detectar firmas o huellas de amenazas conocidas con una precisión increíble. Sin embargo, estos métodos convencionales no tienen en cuenta el nuevo código malicioso, también conocido como malware de día cero, del que no se dispone de información conocida. La IA es fundamental para la ciberseguridad, ya que permite al software y a los proveedores de seguridad adoptar un enfoque más inteligente para la detección de virus y malware. A diferencia del software impulsado por IA, los métodos tradicionales se basan exclusivamente en firmas y análisis de datos.

De forma similar al razonamiento humano, los modelos de aprendizaje automático siguen un proceso de tres etapas para recopilar información, procesarla y generar un resultado en forma de pistas sobre amenazas. El software de detección de amenazas puede recopilar información de la inteligencia de amenazas para comprender el malware conocido mediante estos modelos. A continuación, procesa estos datos, los almacena y los utiliza para extraer conclusiones, tomar decisiones y hacer predicciones. La detección basada en heurística de comportamientos aprovecha múltiples facetas del aprendizaje automático, una de las cuales es el aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo emplea redes neuronales para emular la función de las neuronas en el cerebro humano. Esta arquitectura utiliza algoritmos de validación para cruzar datos y para ecuaciones matemáticas complejas, que aplican al razonamiento un enfoque condicional. Observa lo que ocurrió en el pasado y analiza los datos actuales y predictivos para llegar a una conclusión. A medida que las numerosas capas de este marco procesan más datos, la predicción se vuelve más precisa.

Muchos antivirus y sistemas de detección también utilizan el aprendizaje por conjuntos (o “ensemble learning”). Este proceso adopta un enfoque estratificado aplicando múltiples modelos de aprendizaje para crear uno que sea más sólido y completo. El aprendizaje conjunto puede aumentar el rendimiento de la detección con menos errores para obtener una conclusión más precisa.

Además, el software de detección actual emplea técnicas de aprendizaje supervisado adoptando un enfoque basado en “aprender con el ejemplo”. Este proceso trata de desarrollar un algoritmo mediante la comprensión de la relación entre una entrada dada y la salida deseada.

El aprendizaje automático es solo uno de los componentes de un marco eficaz de detección de amenazas y antivirus. Un marco adecuado combina nuevos tipos de datos con el aprendizaje automático y el razonamiento cognitivo para desarrollar un modelo analítico muy avanzado. Este marco permitirá la detección, prevención y corrección avanzadas de amenazas.

¿Cómo puede ayudar la IA a la ciberseguridad?

Las amenazas online aumentan a un ritmo asombroso. McAfee Labs observó una media de 588 amenazas de malware por minutoEstos riesgos existen y a menudo se agravan por varias razones, una de las cuales es la complejidad y la conectividad del mundo actual. Los analistas de detección de amenazas son incapaces de detectar manualmente el nuevo malware debido a su gran volumen. Sin embargo, la IA puede identificar y clasificar el nuevo malware basándose en su comportamiento malicioso, antes de que pueda afectar a los usuarios online. El software impulsado por IA también puede detectar malware que ha mutado y que intenta evitar ser detectado por sistemas antivirus tradicionales.

Hoy en día, hay más dispositivos interconectados y el uso de Internet forma parte de la vida cotidiana de las personas. Sin embargo, el creciente número de dispositivos digitales crea una superficie de ataque más amplia. En otras palabras, los hackers tendrán más posibilidades de infiltrarse en un dispositivo y en los que haya conectados a él.

Además, el uso del móvil está poniendo a los usuarios de Internet en una situación de riesgo importante. Más del 85 % de la población canadiense posee un smartphone. Los hackers advierten cómo aumenta el número de usuarios de móviles y no dudan en aprovechar esta circunstancia para atacar a los usuarios con malware específico para dispositivos móviles.

El aumento de la conectividad online a través de diversos dispositivos también implica que se almacena y procesa más información online. Actualmente, cada vez más personas ponen sus datos y su privacidad en manos de empresas que tienen la enorme responsabilidad de salvaguardar sus datos. Pero la realidad es que no todas las empresas pueden garantizar las medidas de seguridad necesarias para mantener esta promesa, lo que en última instancia da lugar a filtraciones de datos y vulneraciones de la privacidad.

En respuesta a estos riesgos y a la creciente sofisticación del panorama online, las empresas de seguridad combinan IA, inteligencia de amenazas y ciencia de datos para analizar y resolver las nuevas y complejas ciberamenazas. La protección contra amenazas basada en IA identifica y aprende sobre el nuevo malware mediante el empleo de modelos de aprendizaje automático. De esta forma, el software antivirus impulsado por IA protege a los usuarios en Internet de manera más eficaz y fiable que nunca.

Las 3 principales ventajas del software de detección de amenazas basado en IA

La IA aborda numerosos retos resultado de la creciente complejidad y volumen del malware, por lo que es fundamental para la seguridad online y la protección de la privacidad. Estas son las 3 principales formas en que la IA mejora la ciberseguridad para que los usuarios estén mejor protegidos en Internet.

1. Detección eficaz de amenazas

La diferencia más importante entre los métodos tradicionales de detección de amenazas basados en firmas y los métodos avanzados impulsados por IA es la capacidad de detectar malware de día cero. El empleo exclusivo de uno de estos dos métodos no garantiza el nivel de protección adecuado. Sin embargo, al combinarlos aumenta la probabilidad de detectar más amenazas con mayor precisión. En última instancia, cada método aprovechará los puntos fuertes del otro para conseguir el máximo nivel de protección.

2. Gestión de vulnerabilidades mejorada

La IA permite al software de detección de amenazas pensar como un hacker. Puede ayudar al software a identificar vulnerabilidades que los ciberdelincuentes suelen aprovechar y mostrárselas al usuario. También permite que el software de detección de amenazas localice mejor los puntos débiles de los dispositivos de los usuarios antes incluso de que se haya producido una amenaza, a diferencia de los métodos convencionales. La seguridad impulsada por IA va más allá de los métodos tradicionales para predecir mejor lo que un hacker consideraría una vulnerabilidad.

3. Mejores recomendaciones de seguridad

La IA ayuda a los usuarios a conocer los riesgos a los que se enfrentan a diario. Un software avanzado de detección de amenazas basado en IA puede proporcionar una solución más fundamentada para identificar los riesgos y saber cómo gestionarlos. Con una mejor explicación es más fácil comprender el problema. De esta forma, los usuarios saben cómo mitigar el incidente o la vulnerabilidad en el futuro.

Adopta un enfoque más inteligente de la seguridad

La IA y el aprendizaje automático son solo un componente de un marco eficaz de detección de amenazas. Un marco adecuado de detección de amenazas combina nuevos tipos de datos con lo último en aprendizaje automático con el fin de desarrollar un modelo analítico muy avanzado. Dicho marco ofrecerá una mejor detección, prevención y corrección de las ciberamenazas.

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