Imagine lo que habría hecho diferente en su red, si hubiese podido ver unos años hacia el futuro. ¿Habría adoptado la nube más rápido? ¿Y qué hay del tiempo y el dinero invertido en tecnologías, que ahora no utiliza realmente? Por supuesto, si su empresa ha sido alguna vez víctima de una intrusión grave, es fácil intuir cómo pudo haberse preparado para ello.
Para salir del ciclo tradicional de comprar nuevas soluciones de ciberseguridad, como respuesta a las últimas tendencias de amenazas, las empresas deben empezar a defender sus redes con las mismas tecnologías y estrategias que los delincuentes utilizan para comprometerlas. Esto implica adoptar un enfoque completamente integrado que aproveche el poder y los recursos de la empresa.
Uno de los objetivos de una estrategia de inteligencia artificial (IA) enfocada en la seguridad, es desarrollar un sistema inmunológico adaptable para la red, similar al del cuerpo humano. En el cuerpo, los glóbulos blancos acuden al rescate cuando se detecta un problema, actuando de forma autónoma para combatir la infección. En la red, la IA puede realizar la misma tarea al identificar las amenazas e iniciar y coordinar una respuesta.
Una rápida valoración de la historia de la IA, puede ayudarnos a predecir su trayectoria. La primera generación de IA ya está en marcha en algunos sectores. Aprovechando las redes neurológicas artificiales y las bases de datos masivas, los sistemas que utilizan el aprendizaje automático, pueden rápidamente analizar grandes cantidades de datos para ofrecer análisis y determinar un curso de acción adecuado.
La segunda generación de IA, que actualmente funciona en laboratorios y en algunos entornos de producción, es capaz de detectar con mayor facilidad los patrones, mediante la distribución de nodos de aprendizaje en un entorno. Esto mejora su impacto en áreas como el control de acceso. Actualmente, algunos sistemas de inteligencia artificial son capaces de identificar a las personas utilizando biohuellas complejas, patrones de escritura o ritmos cardíacos, e incluso identificar las desviaciones más sutiles en el tráfico normal de la red, para identificar actores maliciosos y malware. Su implementación en las redes, requerirá del despliegue de nodos regionales de aprendizaje mejorados por la IA, para que recolecten y procesen datos locales con el fin de obtener respuestas rápidas y compartir esos datos con un servidor central de IA. Esto permite una correlación más profunda, no sólo para detectar los patrones de comportamiento sospechoso, sino también para tomar una decisión inmediata, antes de que un ataque sea completamente efectuado.
La tercera generación de IA, sin embargo, es donde las cosas empiezan a ponerse realmente interesantes. La IA seguirá requiriendo de un sistema central, pero en lugar de un modelo central de comunicación, existirá una red interconectada de nodos regionales de aprendizaje aún más inteligentes, muy parecida a una red neurológica. El intercambio directo de información entre los nodos, no sólo desempeñará un papel fundamental en la identificación de las amenazas en tiempo real, sino, que también garantizará que las protecciones y los controles centrales se ajusten a las necesidades y a las variaciones locales.
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