{"id":187308,"date":"2024-04-02T06:52:39","date_gmt":"2024-04-02T13:52:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/?p=187308"},"modified":"2024-04-02T06:52:39","modified_gmt":"2024-04-02T13:52:39","slug":"todo-sobre-la-ia-y-la-deteccion-de-amenazas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/es-es\/internet-security\/todo-sobre-la-ia-y-la-deteccion-de-amenazas\/","title":{"rendered":"Todo sobre la IA y la detecci\u00f3n de amenazas"},"content":{"rendered":"

Ahora, gracias a la disponibilidad de dispositivos con acceso a la red y servicios online, hay m\u00e1s usuarios de Internet que nunca. <\/span><\/span>La <\/span><\/span>poblaci\u00f3n internauta de Canad\u00e1<\/span><\/span><\/a> es la m\u00e1s alta que ha habido nunca, con 33 millones de personas. <\/span><\/span>Se espera que esta cifra aumente en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Sin embargo, este incremento, as\u00ed como la continua adopci\u00f3n de servicios online plantean cada vez m\u00e1s riesgos de ciberseguridad, ya que los ciberdelincuentes pueden atacar a <\/span><\/span>un mayor n\u00famero de usuarios online y aprovechar las vulnerabilidades de la infraestructura online. <\/span>Por eso <\/span>necesitamos <\/span>software <\/span>impulsado por IA <\/span>para<\/span> proporcionar protecci\u00f3n<\/span> avanzada a los usuarios online<\/span>. <\/span><\/p>\n

La <\/span>naturaleza de estas amenazas online cambia constantemente, lo que dificulta<\/span> que los sistemas de detecci\u00f3n de amenazas tradicionales <\/span>puedan supervisar el comportamiento de las amenazas y detectar nuevos c\u00f3digos maliciosos. Afortunadamente, los sistemas de detecci\u00f3n de amenazas,<\/span>\u00a0como\u00a0<\/span>el antivirus de McAfee y Threat Detection Defense<\/span><\/a>, se adaptan para incorporar lo \u00faltimo en inteligencia sobre amenazas y<\/span>\u00a0an\u00e1lisis de comportamientos impulsado por inteligencia artificial (IA)<\/span>.<\/span>\u00a0As\u00ed es c\u00f3mo influye la IA en la ciberseguridad, dejando atr\u00e1s los m\u00e9todos tradicionales para proteger a los usuarios en Internet.<\/span>\u00a0 <\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la IA?<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h2>\n

La mayor parte del software antivirus y de detecci\u00f3n de amenazas actual emplea detecci\u00f3n basada en heur\u00edstica de comportamientos mediante modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para detectar <\/span>comportamientos<\/span><\/i> maliciosos conocidos. Los m\u00e9todos tradicionales se basan en el an\u00e1lisis de datos para detectar\u00a0<\/span>firmas<\/span><\/i>\u00a0o\u00a0huellas de<\/span> amenazas conocidas con una precisi\u00f3n incre\u00edble. Sin embargo<\/span>, estos m\u00e9todos convencionales no tienen en cuenta el nuevo c\u00f3digo malicioso, tambi\u00e9n conocido como malware de d\u00eda cero, del que no se dispone de informaci\u00f3n conocida.<\/span> La IA es fundamental para la ciberseguridad, ya que permite al software y a los proveedores de seguridad adoptar un enfoque m\u00e1s inteligente para la <\/span>detecci\u00f3n de <\/span>virus y malware<\/span>. <\/span>A diferencia<\/span> del software impulsado por IA,<\/span> los m\u00e9todos tradicionales se basan exclusivamente en firmas y an\u00e1lisis de datos.<\/span><\/p>\n

De forma similar al<\/span> razonamiento humano, los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico siguen un proceso de tres etapas para recopilar informaci\u00f3n, procesarla y generar un resultado en forma de pistas sobre amenazas. El software de detecci\u00f3n de amenazas puede recopilar <\/span>informaci\u00f3n de la inteligencia de amenazas para comprender <\/span>el malware <\/span>conocido\u00a0mediante estos modelos. A continuaci\u00f3n, procesa estos datos, los almacena y los utiliza para extraer conclusiones, tomar decisiones y hacer predicciones. La detecci\u00f3n basada en heur\u00edstica de comportamientos aprovecha m\u00faltiples facetas del aprendizaje autom\u00e1tico, una de las cuales es <\/span>el aprendizaje profundo<\/span>.<\/span><\/p>\n

El aprendizaje profundo emplea redes neuronales para emular la funci\u00f3n de las neuronas en el cerebro humano. Esta arquitectura utiliza algoritmos de validaci\u00f3n para cruzar datos y para ecuaciones matem\u00e1ticas complejas, que aplican al razonamiento un enfoque condicional. Observa lo que ocurri\u00f3 en el pasado y analiza los datos actuales y predictivos para llegar a una conclusi\u00f3n. A medida que las numerosas capas de este marco procesan m\u00e1s datos, la predicci\u00f3n se vuelve m\u00e1s precisa.<\/span><\/p>\n

Muchos antivirus y sistemas de detecci\u00f3n tambi\u00e9n utilizan el aprendizaje por conjuntos (o “ensemble learning”). Este proceso <\/span>adopta un enfoque estratificado <\/span>aplicando <\/span>m\u00faltiples <\/span>modelos de aprendizaje <\/span>para crear uno que sea <\/span>m\u00e1s s\u00f3lido y completo<\/span>. El aprendizaje conjunto puede aumentar el <\/span>rendimiento de la detecci\u00f3n con <\/span>menos <\/span>errores<\/span> para obtener una conclusi\u00f3n m\u00e1s precisa.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, el software de detecci\u00f3n actual<\/span>\u00a0emplea<\/span> t\u00e9cnicas de aprendizaje supervisado<\/span>\u00a0adoptando un<\/span>\u00a0enfoque basado en “aprender con el ejemplo”.<\/span>\u00a0Este proceso trata de<\/span> desarrollar un algoritmo mediante<\/span> la <\/span>comprensi\u00f3n<\/span> de la relaci\u00f3n entre<\/span> una entrada dada y la salida deseada<\/span>.<\/span><\/p>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico es solo uno de los componentes de un<\/span> marco eficaz de detecci\u00f3n de amenazas y antivirus<\/span>. Un marco adecuado <\/span>combina nuevos tipos de datos con el aprendizaje autom\u00e1tico<\/span> y el razonamiento cognitivo <\/span>para desarrollar un modelo anal\u00edtico muy avanzado. Este marco permitir\u00e1 la detecci\u00f3n, prevenci\u00f3n y correcci\u00f3n avanzadas de amenazas. <\/span><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo puede ayudar la IA a la ciberseguridad?<\/span><\/b><\/h2>\n

Las amenazas online aumentan a un ritmo asombroso.<\/span>\u00a0<\/span>McAfee Labs<\/span>\u00a0<\/span>observ\u00f3<\/span>\u00a0<\/span>una<\/span>\u00a0<\/span>media<\/span>\u00a0de<\/span>\u00a0<\/span>588 <\/span>amenazas de malware por minuto<\/span>.\u00a0<\/span>Estos riesgos existen y a menudo se agravan por varias razones, una de las cuales es la complejidad y la conectividad del mundo actual. <\/span>Los analistas de detecci\u00f3n de amenazas son incapaces de detectar manualmente el nuevo malware debido a su gran volumen<\/span>.<\/span> Sin embargo, la IA <\/span>puede<\/span> identificar y clasificar el nuevo malware bas\u00e1ndose en su comportamiento malicioso, antes de que pueda afectar a <\/span>los usuarios online. El <\/span>software impulsado por IA <\/span>tambi\u00e9n<\/span>\u00a0puede\u00a0<\/span>detectar <\/span>malware que ha mutado\u00a0<\/span>y que intenta <\/span>evitar\u00a0<\/span>ser detectado por <\/span>sistemas <\/span>antivirus\u00a0<\/span>tradicionales.<\/span><\/p>\n

Hoy en d\u00eda, hay m\u00e1s dispositivos interconectados y el uso de Internet <\/span>forma parte de la vida cotidiana de las personas.<\/span> Sin embargo, el creciente n\u00famero de dispositivos digitales crea una superficie de ataque m\u00e1s amplia. En otras palabras, los hackers tendr\u00e1n m\u00e1s posibilidades de infiltrarse en un dispositivo y en los que haya conectados a \u00e9l.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, el uso del m\u00f3vil est\u00e1 poniendo a los usuarios de Internet en una situaci\u00f3n de riesgo importante. <\/span>M\u00e1s <\/span>del 85 % de la poblaci\u00f3n canadiense<\/span><\/a> posee un smartphone. <\/span>Los hackers <\/span>advierten<\/span> c\u00f3mo aumenta el n\u00famero de usuarios de m\u00f3viles y no dudan en aprovechar esta circunstancia para atacar a los usuarios con malware espec\u00edfico para dispositivos m\u00f3viles.<\/span><\/p>\n

El aumento de la conectividad online a trav\u00e9s de diversos dispositivos tambi\u00e9n implica que se almacena y procesa m\u00e1s informaci\u00f3n online. Actualmente, cada vez m\u00e1s personas ponen sus datos y su privacidad en manos de empresas que tienen la enorme responsabilidad de salvaguardar sus datos<\/span>. Pero la realidad es que no todas las empresas pueden garantizar <\/span>las medidas de seguridad<\/span> necesarias para mantener esta promesa, lo que en \u00faltima instancia da lugar a filtraciones de datos y vulneraciones de la privacidad.<\/span><\/p>\n

En respuesta a estos riesgos y a la creciente sofisticaci\u00f3n del panorama online, las empresas de seguridad combinan IA, inteligencia de amenazas y ciencia de datos para analizar y resolver las nuevas y complejas <\/span> ciberamenazas<\/span>. La protecci\u00f3n contra amenazas basada en IA identifica <\/span>y <\/span>aprende <\/span>sobre <\/span> el nuevo malware mediante el empleo de modelos de aprendizaje<\/span> autom\u00e1tico. <\/span>De esta forma, <\/span> el <\/span>software antivirus <\/span>impulsado por IA <\/span>protege a los usuarios en Internet de manera m\u00e1s eficaz y fiable que nunca<\/span>. <\/span><\/p>\n

Las 3 principales ventajas del software de detecci\u00f3n de amenazas basado en IA <\/span><\/b><\/h3>\n

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 protecci\u00f3n de la privacidad. Estas son las 3 principales formas en que la IA <\/span>mejora<\/span> la ciberseguridad <\/span>para que <\/span>los usuarios est\u00e9n mejor protegidos en Internet. <\/span><\/p>\n

1. Detecci\u00f3n eficaz de amenazas<\/span><\/b><\/h4>\n

La diferencia m\u00e1s importante entre los m\u00e9todos tradicionales de detecci\u00f3n de amenazas basados en firmas y los m\u00e9todos avanzados impulsados por IA es la capacidad<\/span> de detectar<\/span> malware de d\u00eda cero<\/span>. <\/span>El empleo <\/span> exclusivo de <\/span>uno de estos dos m\u00e9todos<\/span> no garantiza el nivel de protecci\u00f3n adecuado. Sin embargo, al <\/span>combinarlos <\/span>aumenta la probabilidad de detectar m\u00e1s amenazas con mayor precisi\u00f3n. En \u00faltima instancia, cada m\u00e9todo aprovechar\u00e1 los puntos fuertes del otro para conseguir el m\u00e1ximo nivel de protecci\u00f3n. <\/span><\/p>\n

2. Gesti\u00f3n de vulnerabilidades mejorada<\/span><\/b><\/h4>\n

La IA permite al software de detecci\u00f3n de amenazas pensar como un hacker. Puede ayudar al software a identificar vulnerabilidades que los ciberdelincuentes suelen aprovechar y mostr\u00e1rselas al usuario. Tambi\u00e9n permite que el software de detecci\u00f3n de amenazas localice mejor los puntos d\u00e9biles de los dispositivos de los usuarios antes incluso de que se haya producido una amenaza, a diferencia de los m\u00e9todos convencionales. La seguridad impulsada por IA va m\u00e1s all\u00e1 de <\/span>los m\u00e9todos tradicionales para <\/span>predecir mejor <\/span>lo que un hacker considerar\u00eda una vulnerabilidad.<\/span><\/p>\n

3. Mejores recomendaciones de seguridad<\/span><\/b><\/h4>\n

La IA ayuda a los usuarios a conocer los riesgos a los que se enfrentan a diario. Un software avanzado de detecci\u00f3n de amenazas basado en IA puede proporcionar una soluci\u00f3n m\u00e1s fundamentada para identificar los riesgos y saber c\u00f3mo gestionarlos. Con una mejor explicaci\u00f3n es m\u00e1s f\u00e1cil comprender el problema. De esta forma, los usuarios saben c\u00f3mo mitigar el incidente o la vulnerabilidad en el futuro.<\/span><\/p>\n

Adopta un enfoque m\u00e1s inteligente de la seguridad<\/span><\/b><\/h2>\n

La IA y el aprendizaje <\/span> autom\u00e1tico son <\/span>solo un componente de un marco eficaz de detecci\u00f3n de amenazas. Un marco adecuado de detecci\u00f3n de amenazas combina nuevos tipos de datos con lo \u00faltimo en aprendizaje autom\u00e1tico con el fin de desarrollar un modelo anal\u00edtico muy avanzado. Dicho marco ofrecer\u00e1 una mejor detecci\u00f3n, prevenci\u00f3n y correcci\u00f3n de las ciberamenazas.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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