Desde el análisis del comportamiento de usuarios y entidades es posible detectar a personas internas malintencionadas y ciberatacantes externos. En tal sentido, Hillstone Networks realizó un análisis sobre cómo la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en ciberseguridad ayudan a mejorar el combate contra las ciberamenazas.
Al repasar los casos de uso de la Inteligencia Artificial cada uno se centra en la detección basada en el comportamiento, por lo que, independientemente de sus tácticas evasivas, el malware casi siempre muestra ciertos comportamientos que pueden discernirse analizando las enormes cantidades de datos que se generan en una red típica.
La Inteligencia Artificial digiere, correlaciona y analiza enormes cantidades de datos para detectar pequeños matices o indicadores de ciberamenaza, que luego se pueden presentar al equipo de ciberseguridad para que los investigue.
Entre las tecnologías que permiten que la Inteligencia Artificial (IA) gane protagonismo está el aprendizaje profundo, que a través de redes neuronales artificiales permite que se logren resultados significativos en los campos de computación, exploración de múltiples lenguajes y procesos autónomos.
Para Hillstone Networks las técnicas de Intelligencia Artificial son prometedoras en las áreas de análisis, detección y respuesta a las ciberamenazas, pues su capacidad para aplicar técnicas avanzadas de análisis y basadas en la lógica alivia la carga de los administradores de seguridad.
Así las cosas, el análisis del comportamiento de usuarios y entidades ayuda a detectar amenazas internas, y ciberatacantes externos que se infiltran en la red y sus activos.
El análisis del tráfico de la red es otra área en la que la Inteligencia Artificial puede brillar, el volumen de tráfico de la red suele ser masivo y llevar a cabo un análisis exhaustivo y continuo que solo con esfuerzos humanos sería no solo difícil sino imposible.
Las técnicas avanzadas de IA y ML, como el análisis de Big Data pueden ayudar a detectar el malware y las ciberamenazas avanzadas con un gran grado de precisión, incluidas las mutaciones y variantes.
Otros métodos para aprovechar la Inteligencia Artificial son el uso de redes neuronales recurrentes para identificar vulnerabilidades de programas binarios, la agrupación de gráficos para permitir la detección de bots, basada en algoritmos generadores de dominio, el monitoreo multicapa para detectar tráfico de red anormal, entre otras.
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