7 ejemplos de cómo la IA está mejorando la seguridad de los datos

La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones la convierte en una herramienta invaluable para las empresas que tienen más datos de los que saben que existen. La IA puede detectar anomalías sutiles que podrían indicar una violación de la seguridad y estos sistemas pueden aprender y adaptarse con el tiempo, mejorando su eficacia para prevenir ataques y reducir los falsos positivos.

Estas características hacen que tenga todo lo necesario para cambiar el rostro de la ciberseguridad. Pero no necesitamos adivinar el potencial de la IA; aquí se muestran algunos ejemplos del uso actual de la IA en la seguridad de los datos.

1. Descubrimiento y clasificación de datos
2. Detección de amenazas
3. Gestión de identidad y acceso
4. Detección y prevención de phishing
5. Información de seguridad y gestión de eventos
6. Escaneo y corrección de vulnerabilidades
7. Capacitación en ciberseguridad

 

Descubrimiento y clasificación de datos

Con petabytes de datos que fluyen a través del almacenamiento on-premises y basado en la nube y al que acceden usuarios de todo el mundo, el descubrimiento y clasificación continuos de datos es un elemento crítico de cualquier estrategia de seguridad de datos.

La IA puede mejorar significativamente la precisión de la clasificación de datos. Por ejemplo, Forcepoint Data Security Posture Management (DSPM) utiliza un modelo de 50 dimensiones con machine learning para entrenar continuamente a medida que clasifica, lo que le permite volverse más preciso con el tiempo. En última instancia, esto reduce los falsos positivos y mejora la postura general de seguridad.

 

Detección de amenazas

Uno de los ejemplos más populares de IA en la seguridad de los datos es el desarrollo de sofisticados sistemas de detección de amenazas. Estos sistemas utilizan machine learning para analizar patrones de tráfico de red e identificar actividades inusuales que podrían indicar un ciberataque.

Las herramientas impulsadas por IA pueden monitorear el tráfico de la red en tiempo real, identificando y alertando rápidamente a los equipos de seguridad sobre cualquier comportamiento sospechoso. A medida que las ciberamenazas evolucionan, los sistemas de IA aprenden y se adaptan continuamente, garantizando que puedan detectar amenazas nuevas y emergentes y detener amenazas antes de que comprometan los datos.

 

Gestión de identidad y acceso

La detección de anomalías en la que destaca la IA, también se puede utilizar para monitorear el acceso a las aplicaciones. Si hay un visitante no deseado, la IA puede ayudar a los equipos de seguridad a detectarlo rápidamente.

Las herramientas de registro e IAM pueden utilizar IA para analizar el comportamiento del usuario y detectar anomalías, como tiempos de inicio de sesión inusuales o patrones de acceso a datos, que podrían sugerir una cuenta comprometida. Al detectar una anomalía, la IA puede tomar automáticamente acciones predefinidas, como bloquear el acceso o alertar al personal de seguridad, para mitigar posibles daños.

 

Detección y prevención de phishing

Los ataques de phishing son una amenaza siempre presente y la IA es fundamental para combatirlos mediante el procesamiento de Natural Language Processing (NLP).

Los sistemas de inteligencia artificial como Abnormal Security pueden examinar el idioma y los metadatos de los correos electrónicos para detectar signos de phishing, como anomalías sutiles del lenguaje o direcciones de correo electrónico falsificadas. A medida que las técnicas de phishing evolucionan, las herramientas de inteligencia artificial pueden aprender de nuevos ejemplos, mejorando su capacidad para detectar incluso los correos electrónicos de phishing más sofisticados.

 

Información de seguridad y gestión de eventos

Una mejora natural para una solución que opera en datos, son las soluciones de Security Information y Event Management (SIEM), un excelente ejemplo de cómo la IA permite un análisis eficiente de los datos de seguridad y los registros de eventos.

La IA puede correlacionar datos de diversas fuentes, proporcionando una visión holística de los eventos de seguridad y ayudando a identificar patrones de ataque complejos o comportamientos de amenazas internas. También ayuda a priorizar las amenazas al evaluar su gravedad, garantizar que los equipos de seguridad puedan abordar primero los riesgos de datos más críticos.

 

Escaneo y corrección de vulnerabilidades

La gestión de corrección es un desafío para todas las empresas, grandes y pequeñas Mantenerse al día con el creciente número de vulnerabilidades sin desviar tiempo y energía de los equipos de TI es difícil de equilibrar.

La IA puede ayudar en varias partes del proceso, desde identificar qué correcciones son más críticas según su gravedad hasta abordarles mediante la automatización. Esta solución siempre activa puede mantener a la empresa a salvo de amenazas emergentes que, de otro modo, podrían poner en riesgo los datos.

 

Capacitación en ciberseguridad habilitada por IA

Por último, la IA está transformando la capacitación de la ciberseguridad al proporcionar experiencias de aprendizaje interactivas y personalizadas.

La IA puede evaluar los conocimientos y habilidades de un individuo, adaptando el contenido de la capacitación para abordar sus necesidades de aprendizaje específicas. Las simulaciones basadas en IA crean escenarios realistas para que los profesionales de la ciberseguridad practiquen sus habilidades, mejorando su capacidad de responder a amenazas del mundo real.

 

Adoptando IA para la seguridad de los datos

En RSA 2024, varios clientes expresaron interés en utilizar DSPM para categorizar sus propios datos antes de enviarlos para que un LLM los ingiera, de modo que puedan utilizar los conocimientos de IA de forma segura y más eficaz. Descubra más con Todd Bursch, ingeniero senior de ventas y consultoría:

 

Las empresas que adopten estas innovaciones de IA estarán mejor preparadas para proteger sus datos contra la gran cantidad de amenazas cibernéticas que surgen en la era digital. A medida que la tecnología madure, los ejemplos de cómo se utiliza la IA en la seguridad de los datos serán cada vez más comunes.

Obtenga más información sobre cómo puede incorporar la IA en sus tecnologías y estrategias de seguridad de datos hablando con un experto hoy.