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A medida que aumenta el número de ciberataques y filtraciones de datos, la demanda de soluciones avanzadas de ciberseguridad se hace cada vez más crítica. La inteligencia artificial (IA) ha surgido como un poderoso contendiente para ayudar a resolver los acuciantes problemas de ciberseguridad. Exploremos las ventajas, los retos y los riesgos potenciales de la IA en la ciberseguridad mediante un cuestionario compuesto por preguntas que escucho a menudo.
P1. ¿Estamos inmersos en una revolución de la IA?
R1. Las innovaciones en IA nos han impulsado hacia una revolución de la IA, que ha dado lugar a avances significativos en el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y las capacidades de toma de decisiones. Los sistemas de IA se están volviendo más generales y competitivos en una amplia gama de tareas. Por ejemplo, los recientes avances de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y la IA generativa, como ChatGPT y GPT-4, pueden hacer un trabajo asombroso escribiendo un artículo, creando código y dibujos, e incluso aprobando un examen de abogacía. Cada vez está más claro que estos avances tendrán un profundo impacto en nuestra sociedad, incluido el potencial de revolucionar el mundo de la ciberseguridad.
P2. ¿Cuáles son las ventajas de utilizar la IA para resolver problemas de ciberseguridad?
R2. La ciberseguridad a menudo se compara con buscar agujas en un pajar. Con la aplicación de la IA, el proceso puede ser más eficiente y escalable, ya que la IA destaca en la identificación de patrones y la realización de análisis de datos a gran escala. La IA ofrece varias ventajas a la hora de abordar los retos de la ciberseguridad, entre las que se incluyen:
- Detección de amenazas desconocidas de día cero y patrones de comportamiento anómalos, complementando los enfoques heurísticos y basados en firmas
- Clasificación y descubrimiento automáticos de datos sensibles y activos digitales corporativos
- Simplificación de complejas configuraciones de políticas y tareas de gestión, reduciendo la carga de trabajo de los profesionales de la ciberseguridad
- Identificación de usuarios y dispositivos realmente sospechosos mediante el análisis eficaz de grandes volúmenes de alertas y registros
- Proporcionar inteligencia adicional en torno a los incidentes de seguridad y recomendar formas eficaces de responder.
Estos beneficios conducen colectivamente a un enfoque más proactivo y eficiente para mantener la seguridad y reducir los riesgos de ciberataques. Con la ayuda de herramientas basadas en IA, los profesionales de la seguridad serán mucho más productivos a la hora de identificar a los actores maliciosos y llevar a cabo investigaciones sobre amenazas.
P3. ¿Cómo se utiliza la IA en Netskope?
R3. En Netskope, hemos estado utilizando la última tecnología de IA y aprendizaje automático (ML) para impulsar la plataforma de seguridad Netskope Intelligent Security Service Edge (SSE). Contamos con un equipo de científicos especializados en aprendizaje automático (ML), investigadores de seguridad e ingenieros de producto con un historial de resolución de problemas de seguridad y fraude en diferentes ámbitos. Aprovechando nuestra experiencia en IA/ML y seguridad, estamos desarrollando soluciones de IA a gran escala para SSE. Por ejemplo,
- Mediante la aplicación de técnicas de procesamiento del lenguaje natural y visión artificial basadas en el aprendizaje profundo, somos capaces de detectar datos sensibles y personales en el tráfico de red de nuestros clientes, como documentos financieros y legales, código fuente, e imágenes de pasaportes y tarjetas de crédito, lo que ayuda a nuestros clientes a cumplir la normativa sobre privacidad y proteger sus activos digitales.
- Mediante el uso de análisis integrados de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA), hemos entrenado modelos para discernir patrones de comportamiento normales frente a los que proceden de amenazas internas malintencionadas, cuentas comprometidas, ataques de filtración de datos y ataques de ransomware.
- La IA se utiliza para potenciar varios motores de detección de malware en el análisis rápido en línea, así como en el análisis en profundidad basado en análisis estáticos y dinámicos del sistema de protección frente a amenazas de Netskope, mejorando su eficacia de detección de malware para varios tipos de archivos.
- Hemos entrenado modelos lingüísticos para clasificar URL y contenidos web, lo que permite a l