Aprendizaje automático y el futuro de la seguridad.
A menudo nos preguntamos qué impulsa el éxito detrás de grandes empresas como Google y Amazon. Gran parte de la respuesta es el aprendizaje automático. Estas empresas han adoptado rápidamente el aprendizaje automático, encontrando formas más inteligentes de aplicarlo y cambiando la dinámica de su funcionamiento. Con el músculo analítico adicional que brinda el aprendizaje automático, pueden impulsar proyectos más inteligentes e innovadores que, seamos honestos, simplemente funcionan.
El resultado del dominio de estas empresas es que nos hemos familiarizado más que nunca con las capacidades del aprendizaje automático. Con los teléfonos móviles conociéndonos mejor de lo que nos conocemos a nosotros mismos, y las tecnologías empresariales prediciendo cada paso siguiente, el aprendizaje automático claramente será una parte clave de nuestro futuro.
No debería sorprender, entonces, que ahora se esté reconociendo el potencial de adoptar el aprendizaje automático en el sector de la ciberseguridad. A medida que las organizaciones recopilan cada vez más datos, también se encuentran con un crecimiento correspondiente en las amenazas de seguridad que deben enfrentar. Por lo tanto, los desarrolladores están recurriendo a formas alternativas, más inteligentes y eficientes de proteger los datos comerciales confidenciales. Entonces, ¿cómo se puede aplicar el aprendizaje automático a la ciberseguridad donde ofrece el mayor valor?
Los casos de uso ideales para el aprendizaje automático son aquellos que involucran grandes conjuntos de datos que hubieran consumido demasiado tiempo para analizar en el pasado. Estos sistemas se adaptan y crecen a partir de la experiencia, de manera similar a cómo los humanos perfeccionan sus habilidades con el tiempo. Además, al igual que los humanos, el aprendizaje automático también será incorrecto en un cierto porcentaje, por lo que no pueden reemplazar completamente a los seres humanos por decisiones que requieren 100% de certeza.
Fundamentalmente, las aplicaciones de aprendizaje automático requieren grandes cantidades de datos como combustible para aprender. Es por eso que la ciberseguridad es un terreno tan fértil porque los conjuntos de datos que generan los sistemas de ciberseguridad pueden ser gigantescos en ocasiones. Cuando también consideramos que el campo de la ciberseguridad se enfrenta a un déficit de 1,8 millones de profesionales cualificados para 2022, todo el sector está bajo presión para encontrar nuevas soluciones.
Debido a que las aplicaciones de aprendizaje automático pueden aprender nuevas habilidades mucho más rápido que los humanos, pueden cerrar muchas de las brechas de habilidades que es probable que enfrentemos. En un entorno de seguridad, el aprendizaje automático nos permite detectar patrones y establecer un comportamiento de acceso a los datos de referencia mediante algoritmos que aprenden a través del entrenamiento o la observación. Esto es particularmente útil cuando consideramos la amenaza siempre presente que representan los datos críticos por parte de personas internas malintencionadas o negligentes.
El aprendizaje automático permite a los equipos de seguridad determinar de manera eficiente si cada comportamiento de acceso es normal y decidir si aún se debe permitir que continúe. El gran volumen de datos involucrados en los registros de acceso a los datos hubiera hecho que estas decisiones fueran imposibles anteriormente, pero el aprendizaje automático puede procesar rápidamente estos datos para brindarnos resultados claros y contextuales.
Al establecer una línea de base de patrones de acceso a datos en toda su organización, el aprendizaje automático utiliza el reconocimiento de patrones para identificar el comportamiento normal de las personas en grupos específicos. Una vez que se identifican los patrones normales de acceso a los datos de una organización, se convierte en una tarea mucho más sencilla filtrar esos comportamientos descuidados o maliciosos que amenazan con comprometer los datos de la empresa.
El aprendizaje automático también puede ayudarnos a salir de la avalancha de alertas que habitualmente entierran a nuestros equipos de seguridad. Imperva encuestó a 179 profesionales de TI, y el 29% de ellos nos dijo que reciben más de un millón de alertas de amenazas cada día, y más de la mitad de los encuestados (55%) nos dijeron que están lidiando con más de 10,000 alertas cada día.
Hacer frente a tantas amenazas potenciales a diario puede provocar rápidamente fatiga de alerta. Reciben tantas alertas que simplemente no pueden investigarlas todas y tienen poca idea de cómo priorizarlas. El aprendizaje automático ayuda a estos equipos a categorizar las alertas, para que conozcan las alertas de alto riesgo para empezar, con el fin de maximizar el esfuerzo humano requerido para investigar y mitigar.
Reducir la fatiga de las alertas y monitorear de manera eficiente el acceso de los usuarios son solo algunas de las formas en que el aprendizaje automático puede transformar el panorama de la ciberseguridad. Apenas estamos comenzando a ver el potencial del aprendizaje automático, y aún quedan más por venir. A medida que se descubren formas más nuevas y efectivas de adoptar estas nuevas tecnologías, el futuro de la ciberseguridad parece prometedor. Si bien no podemos confiar en estas tecnologías para la escasez de talento que enfrenta la industria, nuestros problemas más inmediatos y desafiantes pueden resolverse si aprovechamos al máximo esta tecnología versátil.