Aunque no cabe duda de que este fenómeno representa una gran oportunidad para empresas de todo el planeta, esta avalancha de datos no estructurados también supone un desafío cada vez mayor, especialmente para el personal de ciberseguridad.
Independientemente de su origen, ya sean datos de dispositivos IoT, servicios web, registros de actividad, vídeos, chats, aplicaciones móviles, fotos o datos de streaming, es necesario investigar y evaluar el riesgo para la seguridad que representa cada fuente de datos.
Desde hace ya cierto tiempo, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) han sido alabados como la solución que nos permitirá extraer el valor que reside en los datos no estructurados y para desarrollar y poner a prueba estrategias de seguridad para las empresas. Sin embargo, esto resulta más fácil de decir que de poner en práctica y, ante todo, pasa por la capacidad de dar sentido a los datos no estructurados.
Cómo interpretar datos no estructurados
Históricamente, uno de los principales problemas a los que se han enfrentado las empresas que intentaban extraer todo el potencial de sus datos es el hecho de que la inmensa mayoría de los datos no estructurados no son aptos para un procesamiento automatizado. El problema de base es que hasta ahora los ordenadores no han sido capaces de comprender elementos del contexto, como emociones, acentos de los hablantes y otros muchos detalles que las personas comprendemos sin planteárnoslos siquiera. Esto representa un gran reto para las empresas que buscan valerse de contenidos como imágenes, sonido, vídeos, correos electrónicos, hojas de cálculo y documentos para extraer información con la que tomar sus decisiones.
Es en estas situaciones en las que el machine learning y la inteligencia artificial pueden marcar diferencias, gracias a su capacidad para extraer información fácilmente a partir de una gran variedad de fuentes.
Así, por ejemplo, ya existen sistemas, dispositivos y programas de IA, como los chatbots, que son capaces de reconocer, interpretar, procesar y simular emociones humanas. Gracias al ML, los sistemas de respuesta interactiva por voz para conversaciones y chatbots pueden remitir a los clientes al servicio que necesitan más rápida y eficazmente, incluyendo en la decisión factores como las emociones y tono de voz del cliente; aunando así datos estructurados y no estructurados. Como resultado de todo ello, cuando el sistema detecta un usuario contrariado o irritado, puede remitirlo automáticamente a un canal específico que hará una labor mejor a la hora de distender la situación.
En un contexto como el actual, en el que las empresas buscan sacar el máximo partido al ML para analizar sus datos no estructurados, a nadie debe sorprender que esta tendencia haya encontrado eco en el mundo de la ciberseguridad.
Una detección de amenazas más inteligente
A medida que las estrategias de ciberseguridad continúan evolucionando para proteger a los usuarios frente a amenazas en constante y rápido cambio, los hackers continúan desarrollando métodos cada vez más sofisticados para sortear estas estrategias. Los hackers también están recurriendo al ML para automatizar sus ataques, por lo que las vulneraciones de seguridad resultan cada vez más difíciles de detectar. Más del 40% de las empresas afirman haber experimentado ciberataques en los últimos 12 meses. Es precisamente por ello que deben derrotar a los ciberdelincuentes en su propio juego, valiéndose del ML para garantizar la protección de sus datos, sus empleados y, lo que es más importante, sus marcas.
Las soluciones de ciberseguridad convencionales son capaces de detectar ataques mediante la agregación de datos como listados de contactos, URL, parámetros y listas de interacciones de usuario consideradas aceptables. Sin embargo, en AWS sabemos que con la llegada constante de nuevos datos, aplicaciones y código, las posibilidades de que se produzca un ataque aumentan cada día, por lo que estos planteamientos ya no bastan.
Es aquí donde las IA y el ML entran en juego, al permitir a los equipos de seguridad adoptar un planteamiento más inteligente a la hora de detectar amenazas. Estas tecnologías ofrecen la capacidad de analizar los patrones de comportamiento de toda la empresa, en todas sus aplicaciones y bases de datos. Al permitir a la empresa comprender mejor qué se puede entender por "lo normal", estos sistemas pueden detectar anomalías que podrían ser indicativas de un ataque, casi al instante. Este tipo de análisis es una tarea compleja imposible de abordar manualmente y, al mismo tiempo, una tarea crítica que puede fortalecer considerablemente la estrategia de ciberseguridad de cualquier empresa.
La tecnología de ML también permite procesar y organizar datos rápida y eficazmente, lo que significa que los equipos de seguridad serán capaces de analizar amenazas en el contexto de información integral y bien organizada, en vez de verse inundados por cantidades inasumibles de información. Esto resulta vital a la hora de ayudarles a centrar su investigación en posibles amenazas reales, evitándoles lidiar con falsos positivos. Además, el análisis mediante ML garantiza que los posibles ataques no se pierdan en una marea de eventos de seguridad irrelevantes y no pasan inadvertidos, lo que permite neutralizarlos rápidamente y sin repercusiones para la empresa.
El futuro pasa por el machine learning
El Machine Learning es un foco de inversión claro para las empresas y un componente vital de cualquier estrategia de ciberseguridad. Empresas de todo el mundo se afanan en protegerse ante las amenazas más recientes y sofisticadas, y en AWS pensamos que contar con la capacidad de interpretar los datos no estructurados e identificar claramente los incidentes de seguridad y los riesgos a los que se enfrenta una empresa nunca ha sido tan importante como lo es hoy.
En un mundo como el actual, de no contar con ML, a los profesionales de la seguridad les resultaría imposible recabar, organizarse y responder ante la enorme cantidad de eventos de seguridad que se producen cada día. Aunque los profesionales de la seguridad siempre desempeñarán un papel crucial a la hora de decidir cómo responder ante estos eventos, en un futuro inmediato, el papel del ML será el de procesar enormes volúmenes de datos y extraer información unificada para que estos profesionales puedan actuar.
Al emplear ML para automatizar la detección y respuesta ante ataques y procesar los datos no estructurados, las empresas podrán crear sistemas ágiles y robustos de ciberseguridad que vayan evolucionando a medida que lo hace la propia empresa. Así, AWS está ayudando a las empresas a hacer de sus clientes el foco central de sus procesos y protegerlos ante amenazas antes, durante y después de cualquier posible ataque.