¿Por qué es importante el aprendizaje automático en la ciberseguridad?
El aprendizaje automático está cambiando el juego de la ciberseguridad, permitiendo a los profesionales de la red pasar de una postura de seguridad reactiva a otra proactiva.
Durante las dos últimas décadas, los expertos en seguridad de la red han intentado contrarrestar los ciberataques acortando el tiempo necesario para identificar y neutralizar las amenazas. Los tiempos de respuesta se han reducido de días a horas o minutos, pero los ciberatacantes no se han dado por vencidos. En todo caso, los ciberataques se han vuelto más frecuentes y sofisticados, con el potencial de causar estragos en empresas, agencias gubernamentales y servicios públicos en cuestión de segundos.
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Por qué el aprendizaje automático es crucial para descubrir y proteger los dispositivos de IoT
La mayoría de los expertos en seguridad reconocen que, cuando se trata de ciberataques, la industria lleva tiempo jugando a la defensiva. Sin embargo, con los algoritmos de aprendizaje automático (ML) que ahora se utilizan para detectar intrusiones en la red, malware e intentos de phishing , los profesionales de la seguridad tienen a su disposición una nueva y potente arma.
Intelligent Network Security
ML ofrece a los expertos en seguridad y a sus organizaciones un mayor control sobre la seguridad de la red. Dado que el ML puede anticiparse a las amenazas y combatirlas casi en tiempo real, la seguridad de la red se vuelve inteligente, lo que hace que la protección de la red pase de un estado reactivo a uno proactivo. He aquí cómo:- Adelántese a las amenazas emergentes.
Los equipos informáticos ganan ventaja cuando pueden pasar de la defensa a la ofensiva contra las ciberamenazas. Cuando se utilizan en el núcleo de la red, los algoritmos de ML pueden identificar tanto las amenazas conocidas como las desconocidas. Este es el caso de los Firewall de nueva generación potenciados por ML, que utilizan ML en línea para defenderse del 95% de las amenazas desconocidas. Las amenazas no bloqueadas por el aprendizaje automático en línea pueden neutralizarse casi en tiempo real con actualizaciones de firmas de retardo cero.
- Obtenga visibilidad y seguridad para toda la empresa.
Los equipos de seguridad no pueden ser eficaces sin la visibilidad de la red. Poder ver todas las aplicaciones, usuarios y dispositivos es cada vez más importante a medida que se añaden a la red más dispositivos de Internet de las cosas (IoT), como cámaras y tabletas. La seguridad basada en ML puede ofrecer visibilidad de los dispositivos de extremo a extremo y ayudar a detectar anomalías en la red.
- Mejore las políticas de seguridad.
El modelado ML puede traducir la información de telemetría en cambios recomendados en la política de seguridad. Esta capacidad es especialmente importante para la seguridad de IoT porque permite a los profesionales de la seguridad revisar y adoptar recomendaciones sobre políticas de seguridad de IoT para todos los dispositivos de una red. El resultado es una mayor seguridad para la empresa y un ahorro de tiempo para los equipos de seguridad.
- Reduzca las infracciones causadas por errores humanos.
Los profesionales de la seguridad de la red comprenden lo difícil que puede resultar seguir el ritmo de cambio de las aplicaciones y los dispositivos. Además, la actualización manual de las políticas de seguridad suele ser engorrosa y propensa a errores. Cuando se utiliza en el núcleo de la seguridad de la red, el ML puede recomendar y propagar políticas de seguridad sólidas, ahorrando a los equipos de seguridad horas de actualizaciones manuales, así como reduciendo la posibilidad de errores humanos.
¿Por qué deberían los equipos de seguridad considerar la adopción de un NGFW potenciado por ML?
El ML-Powered NGFW altera la forma en que se ha implementado y aplicado la seguridad hasta ahora. Los equipos de seguridad deberían considerar la adopción de un NGFW potenciado por ML porque:
- Basado en pruebas, previene de forma proactiva hasta el 95% de las nuevas amenazas al instante.
- Detiene los scripts y archivos maliciosos sin sacrificar la experiencia del usuario.
- Amplía la visibilidad y la protección a los dispositivos de IoT sin necesidad de hardware adicional. Según los datos de los clientes, el número de dispositivos de IoT detectados se multiplica por tres.
- Reduce los errores humanos y automatiza las actualizaciones de las políticas de seguridad para evitar los ataques más avanzados.
¿Quiere saber cómo Palo Alto Networks está aprovechando el aprendizaje automático para proteger a las empresas de hoy de las amenazas del mañana? Lea nuestro libro electrónico 4 elementos clave de un NGFW potenciado por ML: Cómo el aprendizaje automático está alterando la seguridad de la red.
