Para una plataforma de seguridad dinámica y potente, las herramientas basadas en aprendizaje automático (ML) pueden ser un elemento esencial.
La tecnología se puede utilizar en una variedad de tareas, como detectar malware y anomalías de la red, categorizar el comportamiento del usuario, priorizar vulnerabilidades y amenazas y también predecir con precisión ataques futuros. Además, su uso puede ayudar a mejorar el riesgo del modelo, agilizar la clasificación de amenazas e incluso predecir con precisión ataques inmediatos y potenciales. Además, la automatización basada en ML alivia a los empleados al minimizar el esfuerzo manual. Entonces, el ML tiene un gran potencial para la ciberseguridad, pero ¿a qué se debe prestar atención al implementarlo en un contexto corporativo? Los expertos de Palo Alto Networks brindan una descripción general:
Supervisado y Sin supervisión Aprendiendo
La metodología de aprendizaje supervisado utiliza conjuntos de datos preparados para ayudar al algoritmo a distinguir entre datos dañinos e inofensivos. Después de analizar los datos de entrada con una variable objetivo específica, puede crear pronósticos y hacer recomendaciones precisas. Es el principal tipo de ML. Por ejemplo, el aprendizaje supervisado se utiliza para clasificar amenazas: una solución puede identificar de forma independiente amenazas potenciales a partir de los conjuntos de datos si tienen características similares a los datos históricos.
Sin embargo, con el aprendizaje no supervisado, el algoritmo explora de forma independiente la estructura de los datos sin recibir valores objetivo conocidos de antemano. Luego los agrupa (“clustering”). El aprendizaje no supervisado puede proporcionar a los equipos de ciberseguridad una visión general del comportamiento normal y anormal.
La IA generativa (GenAI) amplía el alcance del aprendizaje automático al integrar el aprendizaje supervisado y no supervisado. Esta técnica aprovecha el análisis de datos y la capacidad predictiva del aprendizaje supervisado, combinado con el reconocimiento de patrones y la naturaleza exploratoria del aprendizaje no supervisado. GenAI se puede utilizar principalmente en áreas como interpretación de código fuente, análisis de políticas, análisis forense o pentesting.
Los datos son la clave
Para garantizar que los algoritmos de ML se ejecuten correctamente y produzcan el resultado deseado, se debe ingresar una gran cantidad de datos de alta calidad. Estos conjuntos de datos deben representar las amenazas esperadas para cada empresa para que la herramienta de aprendizaje automático pueda aprender los patrones y reglas correctos. También deben estar actualizados y actualizados constantemente.
Los datos de diferentes fuentes que no interactúan bien entre sí y tienen lagunas debido a diferentes tipos de datos o categorizaciones son difíciles de evaluar para una máquina. Para que el algoritmo desarrolle todo su potencial, los datos siempre deben ser completos, consistentes y correctos.
El aprendizaje automático es predictivo, no determinista
ML se ocupa de probabilidades y probabilidades de resultados. Es decir, utiliza datos proporcionados y resultados pasados para, a su vez, predecir resultados potenciales en el futuro. Esto hace que el ML sea predicativo. Aunque las predicciones no son deterministas, suelen ser muy precisas y están disponibles mucho más rápidamente que después del análisis humano.
Reglas de regresión, clasificación, agrupamiento y asociación.
Dependiendo del tipo de problema a resolver, existen diferentes métodos de ML como el análisis de regresión, agrupamiento y asociación. La regresión tiene como objetivo realizar una salida o predicción continua. En el ámbito de la ciberseguridad, se puede utilizar para detectar fraudes. La clasificación y la agrupación dividen los datos en grupos o categorías, y la agrupación agrupa específicamente en función de las similitudes de los datos. Durante la clasificación, el algoritmo organiza o agrupa las observaciones en categorías predefinidas para poder distinguir el spam de los datos inofensivos.
El aprendizaje de reglas de asociación utiliza experiencia previa con datos para recomendar un resultado particular mucho más rápido de lo que un humano podría hacerlo. Si se produce una incidencia en un sitio web se pueden ofrecer soluciones de forma automática.
ML y sus limitaciones
Los algoritmos de ML son extremadamente eficientes en el reconocimiento de patrones y la realización de predicciones. Sin embargo, también requieren muchos recursos y, a menudo, son bastante propensos a errores porque los conjuntos de datos tienen un alcance limitado, por lo que las herramientas de ML también pueden llegar a sus límites.
Colaboración entre humanos y máquinas.
Para aumentar el rendimiento de los algoritmos basados en ML en ciberseguridad, los humanos y las máquinas deben trabajar juntos. Si bien los algoritmos de aprendizaje automático pueden realizar análisis de datos, esto no reemplaza el deber de los equipos de ciberseguridad de mantenerse al tanto de los últimos avances tecnológicos y cambios en el panorama de amenazas.
Integración e interacción perfectas con otras herramientas.
Las nuevas técnicas de aprendizaje automático que se utilizan en el entorno de la ciberseguridad solo pueden implementarse cuando se integran perfectamente en el panorama tecnológico y de procesos. Por ejemplo, hay muy poco valor añadido en identificar amenazas incluso más rápidamente si sólo pueden bloquearse o remediarse después de días. Por lo tanto, es fundamental no dejarse engañar por las exageraciones cuando se trata de ML, sino más bien comprobar en qué áreas tiene realmente sentido el uso de soluciones basadas en ML.
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