Gracias al machine learning, los nuevos sistemas de ciberseguridad pueden identificar con mayor rapidez y eficacia potenciales ataques informáticos
Hoy en día, el aprendizaje automático o machine learning es una de las tecnologías más importantes en la mayoría de las industrias. Esta permite a las computadoras realizar tareas sin la necesidad de ser programadas explícitamente. A través de machine learning, los ordenadores e incluso los robots pueden generalizar su comportamiento a partir de datos procesados a fin de realizar predicciones sobre datos futuros. Por esa razón, la ciberseguridad ha comenzado a tener un protagonismo considerable gracias a las ventajas que puede otorgar a los clientes.
De acuerdo con los expertos de la compañía de ciberseguridad ESET, los sistemas que actualmente utilizan machine learning son el reconocimiento de voz, reconocimiento facial, perfilamiento de clientes en marketing, estudios de mercado, entre otros. Además, algunas industrias también emplean el aprendizaje automático; por ejemplo, el Internet de las cosas (IoT), sistemas de conducción autónoma o hasta los asistentes inteligentes.
Respecto a la ciberseguridad, el machine learning es empleado principalmente para tener un aprendizaje supervisado; es decir, determinar las probabilidades de nuevos sucesos en función de sucesos observados anteriormente. En el caso de ESET, cuando su software no puede determinar ciertos patrones, entonces el sistema detecta el número de archivos que pertenecen a cada familia de malware.
Explicado por los especialistas de ESET, el aprendizaje automático en los sistemas de ciberseguridad emplean el mismo proceso para programar cualquier dispositivo o sistema. Obtención de datos, procesamiento, extracción de características, selección de características, entrenamiento, testing, y por último, análisis de resultados. Cada uno de estos elementos son parte fundamental para entender el funcionamiento adecuado de un sistema basado en el aprendizaje automático. Además, la ciberseguridad utiliza esta tecnología con el principal objetivo de entrenar a los algoritmos para ofrecer una mejor protección informática a los usuarios.
Por ello, la ciberseguridad facilita el predecir ataques antes de que ocurran, pero dada la naturaleza sofisticada de estos ciberataques, las medidas preventivas pueden fallar. En tales casos, el aprendizaje automático ayuda a remediar de otras maneras la manera de reconocer un ataque en las etapas iniciales y evitar su propagación, por ejemplo, en una organización. Un ejemplo del aprendizaje automático en ESET es el sistema de Adversarial Machine Learning de la compañía. Ahí, el sistema crea un campo de ciberseguridad para describir el procedimiento empleado que intenta penetrar o corromper una red.
Cuando los adversarios o ciberataques usan una variedad de métodos para interrumpir un modelo de aprendizaje automático, el sistema de ESET actúa de forma precisa y rápida ante cualquier problema. Gracias a esto, el machine learning se ha convertido en una pieza clave para la seguridad actual dentro de una organización o simplemente para cualquier usuario.
Asimismo, el machine learning ha tomado más importancia para los sistemas, sobre todo cuando genera grandes beneficios para diversos sectores. En ciberseguridad, se utiliza en la detección de amenazas