Aprovechando el potencial de la IA para optimizar las redes y proteger los datos – Líderes de opinión

Por David Ryan, Vicepresidente de Ventas, Cynamics

Se generan cantidades masivas de datos a diario; según algunas cuentas, un asombroso 2,5 quintillones de bytes de datos se crean todos los días. En el mundo de hoy, los datos propietarios son uno de los activos más valiosos que tienen las organizaciones, ya que subyacen a las operaciones, identifican formas de mejorar los procesos y aumentar la eficiencia, proporcionan información sobre los clientes, el comportamiento de compra y contienen información de la cadena de suministro. Los datos de una organización son uno de los elementos más cruciales de su negocio, y deben ser protegidos.

Desafortunadamente, los humanos solos no pueden gestionar las cantidades de datos por sí mismos. Además, y más importante y aterrador es cuánto de los datos de una organización se dejan sin supervisión, con la mayoría de las redes sin protección. Esto no solo podría resultar en una violación que podría devastar a su organización, sino que también podría dejarlo en una situación legal precaria, ya que ha comprometido la confianza y la relación entre socios comerciales, clientes y proveedores. Proteger su red y, en última instancia, sus datos propietarios debe ser una prioridad para todas las organizaciones.

Los enfoques de datos heredados están fallando

Cuando las empresas continúan utilizando enfoques de ciberseguridad heredados, corren el riesgo de tener puntos ciegos y puertas traseras inherentes que los dejan expuestos a vulnerabilidades y con un mayor riesgo de ser atacados. Las redes en sí han cambiado dramáticamente; las redes modernas se vuelven más complejas e interconectadas todos los días. Para mantener la competitividad, las empresas han actualizado sus sistemas y equipos, dotándolos de sensores y conectividad para agilizar las operaciones y proporcionar un tiempo de valor más rápido. Este fenómeno, también comúnmente conocido como Internet de las cosas, ha generado un aumento significativo en la interconexión de las organizaciones. Con la avalancha de estos nuevos avances y equipos que contienen sensores para conectarse a la red, viene el potencial inherente de aumentar las vulnerabilidades. Los actores maliciosos siempre buscan formas de infiltrarse en redes sensibles, y los sistemas complejos y conectados les permiten entrar sin ser detectados.

La mayoría de los enfoques heredados no logran monitorear adecuadamente el tráfico de la red moderna. Por lo general, despliegan productos de detección basados en reglas o firmas que están programados para buscar detalles de amenazas específicas. Estas herramientas básicamente se les dice qué buscar, lo cual es un gran problema cuando se considera la naturaleza en constante evolución de los ciberataques. Si el sistema no se enseña a buscar algo, no lo encontrará, y los actores maliciosos son oportunistas y siempre buscan nuevas formas de infiltrarse en las redes sin ser detectados.

Utilizando la IA para abordar la avalancha de datos

La aplicación correcta de la tecnología de IA puede proporcionar visibilidad completa de las redes. Sin embargo, hay algunos factores que frenan una adopción más generalizada. Por un lado, muchos equipos de seguridad son pequeños y escasos de recursos (especialmente considerando la persistente y citada brecha de habilidades de ciberseguridad) y carecen de la capacidad de investigar y analizar adecuadamente las soluciones disponibles. Además, hay mucha incertidumbre y duda relacionada con las soluciones basadas en IA, en gran parte porque los proveedores afirman utilizar automatización y IA, pero no lo hacen.

Para que un producto o solución sea verdaderamente basado en IA, no debería requerir un montaje o control manual significativo. Debe poder agregarse al entorno de la red y ejecutarse de forma autónoma con poca o ninguna interferencia manual. Una solución basada en IA verdadera monitorea automáticamente la red para detectar anomalías y amenazas, lo que desencadena políticas de forma autónoma e inteligente. Supervisa todo lo que sucede en la red, para que pueda centrarse en las operaciones.

La IA en las soluciones de Detección y Respuesta de Red (NDR) puede descubrir patrones de tráfico, secuencias y comportamientos ocultos que preceden a los ataques para una predicción rápida y precisa. Esto ayuda a bloquear las amenazas más dañinas que ocurren hoy en día, incluidos ataques de denegación de servicio (DDoS) y ransomware, puntos finales comprometidos y comunicaciones de comando y control, mucho antes de que accedan a activos sensibles.

Aunque es imposible clasificar manualmente cantidades masivas de datos y paquetes de red, incluso con soluciones automatizadas, no es práctico ni eficiente. Afortunadamente, a través de protocolos basados en muestras que aprovechan la IA, las organizaciones ahora deben esperar visibilidad completa de la red desde cualquier solución de NDR. Estos métodos utilizan técnicas de muestreo avanzadas para minimizar la demanda de recursos en la red, lo que se hace posible gracias a la IA y el aprendizaje automático sofisticados.

Mejores prácticas para utilizar la IA

Para comenzar a integrar la IA en la seguridad de la red, investigue productos que no aumenten la superficie de ataque; soluciones que sean agnósticas del proveedor y, por lo tanto, no requieran cambios en la infraestructura. Soluciones que son nativas de la nube y no requieren dispositivos de hardware, agentes, sondas o sensores en la red. ¿Están entregando realmente inteligencia artificial las soluciones que requieren mucho esfuerzo manual? ¿O están sobrecargando a sus equipos de seguridad ya abrumados, con pocos recursos y mal preparados?

Para determinar qué NDR impulsado por IA es adecuado para su negocio, considere dos factores principales. Primero, identifique qué acceso o cambios deben realizarse en la red para que la solución funcione correctamente. En segundo lugar, determine si la solución requiere dispositivos, agentes, sondas, sensores, etc. para funcionar eficazmente.

Idealmente, las soluciones que se despliegan en la nube y requieren cero presencia local son preferibles. Estas soluciones generalmente escalan más rápido, proporcionan un tiempo de valor más rápido, son más resistentes, portátiles y rentables. Además, a medida que introduce nuevos dispositivos en la infraestructura, comienza a aumentar la superficie de ataque, la complejidad de la red y el potencial de que se produzcan vulnerabilidades.

La verdadera inteligencia artificial debe ser artificial; debe poder aprender y construir la red sin requerir esfuerzo manual, tiempo y recursos inicialmente. El panorama de amenazas está cambiando constantemente; mantenerse por delante del entorno en evolución es crucial para la detección y predicción de amenazas, así como para seguir siendo exitoso en la prevención de ciberataques.

La seguridad de la red habilita el negocio

Los humanos solo pueden hacer tanto, y con el aumento significativo en la interconexión, la generación de datos y el tráfico de la red, es improbable e irresponsable que las organizaciones asuman que los equipos de seguridad pueden manejarlo sin el uso de la IA. La aplicación correcta de la tecnología de IA puede proporcionar visibilidad completa y descubrir amenazas sofisticadas y no vistas analizando solo muestras de tráfico radicalmente pequeñas sin agentes ni dispositivos. Esto significa que el rendimiento de la red no sufre a medida que aumenta la seguridad. Todos sus datos están seguros, lo que le permite obtener nuevas perspectivas comerciales, mejorar los procesos y descubrir nuevas oportunidades de mercado, convirtiendo la seguridad de la red en un habilitador de negocios y no en un centro de costos continuo.