Todo sobre la IA y la detección de amenazas

Ahora, gracias a la disponibilidad de dispositivos con acceso a la red y servicios en línea, 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 en línea plantean cada vez más riesgos de ciberseguridad, ya que los ciberdelincuentes pueden atacar a un mayor número de usuarios conectados y aprovechar las vulnerabilidades de la infraestructura en línea. Por eso necesitamos software impulsado por IA para proporcionar protección avanzada a los usuarios en línea.

La naturaleza de estas amenazas en línea cambia constantemente, lo que dificulta que los sistemas de detección de amenazas tradicionales puedan supervisar el comportamiento de las amenazas y detectar nuevo código malicioso. Afortunadamente, los sistemas de detección de amenazas, como las soluciones antivirus y de detección de amenazas de McAfee, se están adaptando para incorporar lo último en inteligencia sobre amenazas y análisis de comportamientos impulsado por inteligencia artificial (IA). Así es cómo la IA permite a la ciberseguridad ir más allá de 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 el empleo de 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 efectuar ecuaciones matemáticas complejas, aplicando 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 esta arquitectura 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 por conjuntos 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. Para ser adecuado, debe combinar nuevos tipos de datos con el aprendizaje automático y el razonamiento cognitivo con el objetivo de desarrollar un marco analítico muy avanzado. Este marco permitirá la detección, prevención y corrección avanzadas de amenazas.

¿Cómo puede ayudar la IA a la ciberseguridad?

Las amenazas en línea aumentan a un ritmo asombroso. McAfee Labs observó un promedio de 588  amenazas de malware por minuto. Estos 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 perjudicar a los usuarios en línea. 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 estos dispositivos.

El aumento de la conectividad en línea a través de diversos dispositivos también implica que se almacena y procesa más información en línea. Actualmente, cada vez más personas ponen sus datos y su privacidad en manos de empresas que tienen la enorme responsabilidad de salvaguardarlos. 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 en línea, 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. Así, el software antivirus impulsado por IA protege a los usuarios en Internet con más eficacia y confiabilidad 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 en línea 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 que 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. Para ser adecuado, este marco debe combinar nuevos tipos de datos con lo último en aprendizaje automático con el fin de desarrollar un marco analítico muy avanzado. Este ofrecerá una mejor detección, prevención y corrección de las ciberamenazas.