5 razones comprobadas por las que la inteligencia artificial es suficiente para la protección de datos

¡Aprenda todo sobre cómo la inteligencia artificial está ayudando a las organizaciones y las personas a proteger sus datos en la era moderna!

Con el avance de la tecnología moderna, la protección de datos se ha convertido en una preocupación tanto para las personas como para las organizaciones. Y a medida que aumentan el volumen y la complejidad de los datos, los métodos tradicionales de protección de datos han perdido su encanto.

Sin embargo, ¡las cosas están mejorando para la industria de la ciberseguridad desde que la inteligencia artificial (IA) se unió a la escena!

En 2023, la IA global en el mercado de la ciberseguridad está valorada en $22,4 mil millones y se espera que crezca a $60,6 mil millones para el 2028. Estas estadísticas indican que la IA es una solución confiable para proteger a las organizaciones contra los ataques de ciberseguridad.

Para explorar esta afirmación, analizaremos cinco razones por las que la inteligencia artificial es la clave para una protección de datos sólida en la era moderna. Comencemos con el problema central:

Protección de datos y problemas modernos: ¿Qué hay de nuevo?

El volumen de los datos es un factor importante que complica el manejo de datos y remodela todo lo que sabemos sobre protección de datos. Los datos modernos han dado lugar a algunos problemas modernos, dejando a las organizaciones e individuos vulnerables a los ataques cibernéticos.

Estas amenazas ponen en riesgo la seguridad de la organización y conducen a explotaciones dirigidas mediante diferentes ataques de ransomware, ataques de malware, ataques de phishing, etc. Los costos siguen acumulándose en términos de daño a la reputación y monetario.

Fuente: Statista

Con el gran volumen de datos, el riesgo de fugas de datos aumenta, ya que se vuelve difícil monitorear manualmente las lagunas de seguridad y seguir las normas de protección de datos como GDPR.

Los recursos limitados, los problemas de seguridad en la nube, las intrincadas leyes de privacidad y más problemas siguen surgiendo a diario sin una solución innovadora para salvar el día.

Inteligencia artificial y seguridad de datos: ¿una nueva amenaza?

Según un estudio, el 71 % de las personas cree que la IA (inteligencia artificial) se utilizará para ciberataques en los próximos tres años. Estas estadísticas resaltan el hecho de que las personas todavía son escépticas con respecto a la tecnología.

Sin embargo, la noticia no sorprende porque los modelos de IA usan cantidades excesivas de datos para entrenar, y donde hay datos, siempre existe el riesgo de una fuga de datos.

Fuente: Gitnux

Si bien es cierto que los ciberdelincuentes pueden utilizar la IA para planificar ciberataques, debemos aprender a mitigar y eliminar los problemas de seguridad utilizando estos mismos modelos para ayudar a automatizar las políticas de protección de datos.

5 razones por las que la inteligencia artificial es suficiente para la protección de datos

Aquí hay un desglose de cómo la inteligencia artificial puede implementar mejores y más sólidas estrategias de protección de datos para garantizar una mejor seguridad y gestión de datos.

Detección de amenazas mejorada

Debido a una extensa investigación en este dominio, la inteligencia artificial (IA) facilita mucho a los expertos en seguridad la detección y mitigación de amenazas. En un estudio reciente, “Una revisión sistemática de la detección de anomalías utilizando técnicas de aprendizaje automático y profundo”, el autor afirma:

“Las técnicas de aprendizaje automático, en particular el aprendizaje profundo, han permitido avances tremendos en el área de detección de anomalías”.

Un ejemplo del mundo real podría ser cómo se utilizan los modelos de IA en las instituciones financieras para detectar fraudes y estafas. Con la inteligencia artificial y sus poderosos algoritmos, las industrias pueden analizar datos transaccionales más rápidamente, detectar patrones, predecir tendencias y señalar actividades fraudulentas para que la organización pueda evitar pérdidas financieras.

Fuente: Forbes

Cifrado de datos avanzado

Mejores mecanismos de encriptación son cruciales para la protección de datos en la era moderna. Si bien contamos con técnicas generales de cifrado como los protocolos PPTP y L2TP, la inteligencia artificial ha permitido a los investigadores desarrollar técnicas avanzadas para el cifrado de datos.

Los estudios han llevado a la creación de varios métodos de cifrado impulsados ​​por IA, incluido el cifrado de redes neuronales, el cifrado de algoritmos genéticos e incluso el cifrado cuántico. Estas técnicas basadas en IA optimizan los algoritmos de encriptación y generan claves mucho más fuertes.

Con el amplio poder de cómputo de la IA, los algoritmos de cifrado pueden detectar patrones y vulnerabilidades de manera más adaptativa y dinámica.

Ejemplos:

• Cifrado de redes neuronales

• Cifrado de algoritmo genético

• Cifrado cuántico

• Cifrado homomórfico

Evaluación de riesgos y predicciones

La inteligencia artificial maneja una gran cantidad de datos mucho más fácilmente que las estrategias tradicionales. Esto se debe a que estos datos se pueden usar de manera efectiva para entrenar un modelo de IA que puede ayudar a los expertos en seguridad con análisis predictivos para la protección de datos.

La IA predictiva puede ayudarlo con la evaluación de riesgos para predecir ciberataques como la explotación de día cero. De esta forma, el equipo de seguridad puede tomar las medidas adecuadas para mitigar las vulnerabilidades del sistema antes de un ataque completo. Según una publicación de IEEE Computer Society:

“Los sistemas basados ​​en IA pueden predecir cómo y dónde es más probable que se vea comprometido para que pueda planificar y asignar recursos hacia las áreas de mayor vulnerabilidad”, dijo Belani en la publicación.

“La información prescriptiva del análisis basado en IA le permite configurar y mejorar los controles y procesos para reforzar su resiliencia cibernética”.

Respuesta a incidentes automatizada

Quizás una de las mayores ventajas de un modelo impulsado por IA es la capacidad de automatizar tareas repetibles y administrar de manera efectiva las políticas de protección de datos. Esto se debe a que monitorear y analizar continuamente la actividad puede ser agotador si se hace manualmente.

El uso de las capacidades de resolución de problemas y análisis en tiempo real de AI ayuda al equipo de seguridad a minimizar el tiempo de respuesta e incluso reduce el impacto de los incidentes de seguridad.

Según un artículo de Tech Science Press, “el 19 % de las organizaciones empresariales ya han implementado tecnologías para la automatización y orquestación de la seguridad de manera amplia, el 39 % lo ha hecho de manera limitada y el 26 % está involucrado en un proyecto para automatizar/orquestar las operaciones de seguridad. .”

Mecanismos de defensa

La inteligencia artificial no solo lo ayuda con las evaluaciones y el monitoreo, sino que también ayuda a los expertos en seguridad a tomar medidas contra las amenazas a la seguridad. Dichos modelos inteligentes cambian dinámicamente sus estrategias para mitigar las nuevas amenazas de manera efectiva.

Estos algoritmos pueden incluso aprender de ataques anteriores para equiparse mejor contra estos problemas de seguridad modernos. El algoritmo puede desencadenar respuestas automáticas, bloquear el tráfico malicioso e incluso actualizar las políticas de seguridad de la organización para prepararse para futuros ataques.

Para concluir

La IA está cambiando todo lo que sabemos sobre protección y seguridad de datos. Desde encriptación hasta antivirus, software y todo lo demás. Y si bien la inteligencia artificial también puede aumentar el riesgo de infracciones, lo ayuda a mitigar los ataques de ciberseguridad.

¡Cifrado avanzado, mejor detección de amenazas, evaluaciones, predicciones, mecanismos de defensa y más! Lo que sea, y la inteligencia artificial lo tiene.

En definitiva, es necesario equilibrar la IA y la protección de datos mientras se trabaja de conformidad con las normativas o leyes como el Reglamento general de protección de datos (GDPR).