El aprendizaje automático ayuda a los usuarios a automatizar tareas mediante algoritmos avanzados. Aunque tiene aplicaciones en diversos campos, el aprendizaje automático ha demostrado un gran potencial en ciberseguridad.
Esta guía detallada te guía a través del aprendizaje automático y la ciberseguridad. Cubre los fundamentos del aprendizaje automático en ciberseguridad y las aplicaciones y limitaciones actuales del aprendizaje automático en seguridad informática, ayudándote a comprender este innovador campo. Empecemos por el principio.
En este artículo
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un estudio de la inteligencia artificial centrado en algoritmos estadísticos que imitan cómo aprenden los humanos. Los científicos de datos entrenan algoritmos para clasificaciones, predicciones y decisiones dentro de aplicaciones y programas.
Los modelos de aprendizaje automático comienzan con grandes cantidades de datos de entrenamiento. Se entrenan con los datos dados para comprender patrones y hacer predicciones. Más tarde obtienen nuevos datos y los procesan más rápidamente utilizando las prácticas establecidas.
Así, los modelos de aprendizaje automático evolucionan y mejoran. Entre sus aplicaciones más destacadas están los chatbots, la generación de textos, los automóviles autónomos y los diagnósticos médicos. Ahora vamos a sumergirnos en el aprendizaje automático y la seguridad.
Fundamentos del aprendizaje automático en ciberseguridad
Los modelos de aprendizaje automático utilizan algoritmos y conjuntos de datos para realizar patrones y análisis estadísticos sobre el comportamiento de tu computadora. Pueden hacer suposiciones y actuar, aunque no esté en su programación. Dadas sus características, el aprendizaje automático es crucial en ciberseguridad.
Con el aumento de los ciberataques y su mejora constante, las medidas tradicionales de ciberseguridad no son suficientes para protegerte. Sin embargo, el aprendizaje automático cambia las reglas del juego de la ciberseguridad, ya que puede identificar amenazas y adaptarse para resolverlas en consecuencia.
Análisis predictivo de aprendizaje automático
Los algoritmos de aprendizaje automático detectan patrones y hacen predicciones en consecuencia. Una vez que un modelo de aprendizaje automático detecta patrones, puede predecir un resultado probable. Esto significa que puede reconocer una amenaza potencial antes de que afecte a la seguridad de tu computadora y tomar medidas para prevenir ciberataques.
Además, el aprendizaje automático evoluciona constantemente, lo que te permite predecir y prevenir incluso las ciberamenazas más recientes e indetectables.
Detección de anomalías
Además de hacer predicciones, el aprendizaje automático puede desempeñar un papel en el análisis del comportamiento. Los modelos de aprendizaje automático pueden monitorear y analizar la actividad de los usuarios para aprender de ella y comprender patrones. Pueden proteger el sistema de una posible brecha de seguridad si advierten algún comportamiento extraño.
Monitorear los patrones de comportamiento de los usuarios incluye tráfico de red, registros del sistema, uso de aplicaciones, velocidad de escritura y otras actividades. Aunque los humanos no pueden detectarlos, las computadoras sí. Los modelos de aprendizaje automático se entrenan para comprender el comportamiento típico de los usuarios en una red determinada. En cuanto detectan anomalías, las señalan y evitan una posible brecha de seguridad.
Las herramientas tradicionales de seguridad informática no pueden detectar anomalías en el tráfico de la red ni en el comportamiento de los usuarios, lo que provoca brechas de seguridad y otras ciberamenazas. El aprendizaje automático proporciona esa seguridad, ya que aprende y mejora constantemente para detectar patrones inusuales y prevenir ciberataques.
Operaciones de seguridad automatizadas
Otra excelente ventaja de los modelos de aprendizaje automático es su capacidad para automatizar procesos. Como mejoran repitiendo tareas específicas, aprenden nuevas funciones aplicando los patrones existentes en nuevos escenarios. Así se crea un flujo de trabajo automatizado.
Los modelos de aprendizaje automático para seguridad informática pueden aprender y mejorar en la realización de operaciones de seguridad, ayudando a los usuarios a automatizarlas. Así, los equipos de seguridad pueden dejar los procesos de seguridad repetitivos en manos del aprendizaje automático y centrarse en tareas más urgentes y avanzadas.
Aplicaciones actuales del aprendizaje automático en ciberseguridad
El aprendizaje automático ofrece muchas ventajas para la ciberseguridad. Ya ha plantado sus semillas en la seguridad informática, haciéndola mejor y más segura. Estas son las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático en ciberseguridad.
Sistemas de detección de intrusos
Los sistemas de detección de intrusos (IDS por sus siglas en inglés) son herramientas de seguridad de red que monitorean y detectan actividades maliciosas en el tráfico de red. Un IDS detecta una amenaza en la red y alerta a los administradores de seguridad para que le hagan frente. Así, aunque estos sistemas no pueden resolver las amenazas a la seguridad, las identifican e informan al instante a los administradores de TI, lo que les permite solucionar los problemas.
Los algoritmos de aprendizaje automático de los IDS automatizan el proceso de detección de amenazas. Detectan automáticamente las ciberamenazas e informan a los equipos de seguridad para ayudar a resolverlas. Además, la tecnología de aprendizaje automático permite a los IDS aprender y mejorar gradualmente mediante el análisis de datos y escenarios anteriores.
✅Sistemas UEBA
Los sistemas de análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) son herramientas de ciberseguridad para detectar anomalías en el comportamiento de usuarios, enrutadores, servidores y redes. Monitorean diversas actividades y crean patrones de comportamiento estándar. En cuanto detectan anomalías y comportamientos sospechosos, los sistemas UEBA informan a los administradores de TI.
El aprendizaje automático es esencial para los sistemas UEBA. Les ayuda a conocer el comportamiento típico y a crear patrones, lo que facilita enormemente la detección de anomalías.
✅Análisis y detección de malware
Otra aplicación del aprendizaje automático en ciberseguridad es el análisis y la detección de malware. El malware es un programa informático malintencionado para causar trastornos en una computadora o servidor, filtrar información u obtener acceso no autorizado. Es perjudicial para servidores y dispositivos y puede causar daños intencionados.
Los modelos de aprendizaje automático son muy eficaces a la hora de identificar y detectar programas maliciosos. Pueden detectar malware nuevo y en transformación analizando sus características y código. Analizar su comportamiento permite al aprendizaje automático detectar incluso malware casi indetectable e informar al equipo de seguridad de su existencia.
✅Detección de ataques de phishing
Los ataques de suplantación de identidad se producen engañando a las personas para que, sin saberlo, instalen malware en sus dispositivos. Normalmente, los ataques de phishing se producen a través de correos electrónicos y SMS.
Los atacantes imitan a instituciones reputadas o personas de confianza, manipulando a las víctimas para que descarguen programas maliciosos o les pidan información confidencial. Se basan en la confianza de las víctimas en la persona que imitan para obligarlas a instalar software malicioso sin darse cuenta.
Los modelos de aprendizaje automático pueden ser eficaces para detectar ataques de phishing. Pueden analizar el contenido del correo electrónico, incluidas las URL y los archivos adjuntos, para determinar si se trata de un intento de phishing. Además, pueden aprender el comportamiento de los usuarios y detectar correos sospechosos y ataques de phishing a través de patrones.
✅Sistemas de gestión de eventos
Los sistemas de gestión de eventos ayudan a reconocer y resolver vulnerabilidades y amenazas antes de que causen estragos en los dispositivos. Las herramientas SIEM (Security Information and Event Management) son las más utilizadas para la protección contra amenazas en ciberseguridad.
Los sistemas de gestión de eventos más avanzados utilizan algoritmos de aprendizaje automático para detectar patrones en la actividad de los usuarios, el tráfico de red y otros eventos y registros. El aspecto predictivo del aprendizaje automático les deja anticiparse a posibles amenazas y ayudar a los administradores de sistemas a gestionarlas.
Limitaciones del aprendizaje automático para aplicaciones de ciberseguridad
Los modelos de aprendizaje automático figuran entre las herramientas más poderosas para el futuro de la ciberseguridad, pero son imperfectos y presentan desventajas y limitaciones específicas, aunque evolucionan constantemente y mejoran su rendimiento.
Exploremos algunas limitaciones del aprendizaje automático en ciberseguridad.
Calidad de los datos y sesgos
Los modelos de aprendizaje automático utilizan amplios conjuntos de datos de entrenamiento que les ayudan a detectar y crear patrones y a aprender a actuar en consecuencia. Sin embargo, los modelos de aprendizaje automático obtienen esos datos de los humanos. Esto significa que los humanos pueden decidir qué datos utilizarán los algoritmos de aprendizaje automático. La calidad de los datos y los problemas de sesgo son algunas de las limitaciones más notables del aprendizaje automático en ciberseguridad.
Ataques adversarios
Los ataques de adversarios se centran en los modelos de aprendizaje automático, proporcionándoles entradas defectuosas y provocando su mal funcionamiento. Provocan la interpretación errónea de datos dados o la implementación de datos maliciosos en un modelo de aprendizaje automático. Eso ayuda a los atacantes a explotar las vulnerabilidades.
Los ataques de adversarios son ciberamenazas relativamente nuevas, teniendo en cuenta que el aprendizaje automático es un dominio bastante nuevo. Aun así, pueden ser muy peligrosos, especialmente cuando atacan modelos de aprendizaje automático para software médico o automóviles autónomos.
Recursos necesarios y escalabilidad
Otro reto importante del aprendizaje automático son las necesidades de recursos y la escalabilidad. Presentan limitaciones considerables en el entrenamiento y la aplicación de los modelos de aprendizaje automático.
El entrenamiento de modelos complejos de aprendizaje automático requiere una gran capacidad de cálculo. Teniendo en cuenta los grandes conjuntos de datos, es posible que los recursos de tu computadora no puedan soportarlo. Eso también incluye la memoria, el almacenamiento y el tiempo de formación.
Desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático también requiere costos elevados. Su ampliación conlleva gastos aún mayores y otros requisitos.
[Refuerzo de la ciberseguridad] Cómo recuperar datos tras un ciberataque
El aprendizaje automático desempeña un papel fundamental en la ciberseguridad. Sin embargo, ¿qué ocurre si ya has sufrido un ciberataque? A veces, los ciberataques provocan la pérdida de datos.
No te preocupes si eso ocurre porque tus datos no se pierden para siempre, ni siquiera los archivos borrados. Se vuelven inaccesibles y esperan a que los nuevos datos los sobrescriban, pero siguen existiendo en tu computadora.
Por lo tanto, necesitas una herramienta de recuperación de datos como Wondershare Recoverit para restaurar los archivos eliminados. Wondershare Recoverit es una solución de recuperación de datos de confianza para recuperar archivos en solo unos clics.
- Gestiona más de 500 situaciones de pérdida de datos, como la pérdida de datos en ciberataques.
- Su sencilla interfaz permite recuperar los datos en solo unos clics.
Wondershare Recoverit puede recuperar cualquier dato, incluidas fotos, videos, audio, correos electrónicos, etc. Puede restaurar archivos corruptos o borrados de cualquier dispositivo que haya sufrido un ataque de malware. Incluso tiene una función patentada de recuperación mejorada para parchear los videos e imágenes fragmentados.
Sigue estos pasos para recuperar archivos perdidos con Wondershare Recoverit:
- Instala y ejecuta Wondershare Recoverit en tu computadora.
- Ve a Discos duros y ubicaciones. Haz clic en Inicio y selecciona el almacenamiento con tus archivos perdidos.
- El programa escaneará automáticamente la unidad. Puedes pausar o detener el proceso en cualquier momento.
- Después del escaneo, previsualiza los archivos que el programa ha encontrado. Selecciónalos, haz clic en Recuperar y guárdalos en una unidad externa para protegerlos del malware.
Conclusión
El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos para crear patrones. Es valioso en muchos ámbitos de la ciberseguridad, como el análisis predictivo, la detección de anomalías y las operaciones de seguridad automatizadas. Desempeña un papel muy importante en muchas aplicaciones de ciberseguridad habituales, como el análisis de malware, la detección de ataques de phishing, los sistemas UEBA, los IDS y los sistemas de gestión de eventos.
El aprendizaje automático sigue teniendo limitaciones. Los retos más notables de los modelos de aprendizaje automático son la calidad de los datos y los problemas de sesgo, los requisitos de recursos y la escalabilidad, y los ataques de adversarios.
Debido a las limitaciones del aprendizaje automático, es mejor tener un plan de respaldo para hacer frente al escenario en el que el aprendizaje automático no consigue detener los ciberataques. Wondershare Recoverit es exactamente una herramienta en la que puedes confiar para recuperar datos perdidos.
