Actualmente, las amenazas informáticas se reproducen de forma multidireccional lo que dificulta poder enfrentarlas de forma efectiva, pero el uso de inteligencia artificial permite predecir comportamientos anómalos, por ende hacer frente al cibercrimen.

  • junio 18, 2018
Foto: Blake Connally / Unsplash

El Machine Learning corresponde a una rama de la Inteligencia Artificial que aplica el uso de modelos matemáticos como conductor de conocimiento a automatismos, es decir que crea sistemas que aprenden automáticamente. Dicho de otro modo, es aquello que hace posible incorporar el conocimiento de la naturaleza en un modelo matemático y que, a través de algoritmos, revisa datos y es capaz de predecir comportamientos futuros.

En este último caso, desde NovaRed, expertos en seguridad y tecnologías de la información, indican que el Machine Learning ayuda a detectar posibles ataques o intentos de intrusión por medio del análisis de comportamiento de la red de usuarios y/o servidores. De hecho, actualmente, el Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), logró desarrollar una máquina híbrida (inteligencia artificial/humana) que es capaz de detectar el 85% de los ataques cibernéticos y dicen que tiene el potencial de convertirse en una línea de defensa contra los ataques por ejemplo, del tipo fraude.

Sin ir más lejos, según datos entregados por la consultora IDC, en Chile el 6,1% de lo CIOs de grandes empresas indican que la implementación de Inteligencia Artificial en sus negocios es una prioridad para este año. Inclusive, ya existen entidades financieras y de retail que están utilizando el Machine Learning en sus áreas de seguridad informática, a través del uso de chatbots y Zippedi. Asimismo, la consultora indica que en Latinoamérica para el 2019, se espera que el 30% de las iniciativas de Transformación Digital utilizarán servicios de Inteligencia Artificial y para el 2020 las aplicaciones empresariales comerciales que usen este tipo de inteligencia alcanzarán el 50%.

Ventajas y desventajas

El hecho de que el Machine Learning tenga la capacidad de ser adaptativa, es decir que desarrolla el concepto de la adaptación según el medio en dónde están ocurriendo los hechos, es su principal ventaja, ya que funciona en forma similar a cómo lo hace el cerebro humano para procesar información en base a su experiencia y conocimiento. Esto va a cambiar la forma en la cual interactuamos con ciertos dispositivos en donde ya no solo se les entrega información sino que se les podrá delegar la función de tomar decisiones respecto del ámbito de acción, es decir dotarlos de la cualidad de ser intuitivos, característica hasta hoy asociada solo a los aspectos humanos.

“Para usar aprendizaje automático necesitas muchas fuentes de información, cada una de las cuales debe estar correctamente etiquetada. Por eso, en una aplicación de ciberseguridad, esto se traduce en una enorme cantidad de muestras, divididas en dos grupos: maliciosas y limpias. Por tanto uno de los principales costos es el proceso de aprendizaje, ya que si este no es el adecuado probablemente el funcionamiento no va a ser el esperado. Es decir si ingresa basura, saldrá basura”, señala Daniel Castillo, subgerente SOC & Compliance de NovaRed .

De todos modos, esta ciencia aún está en desarrollo, pero se puede ver como una tecnología prometedora en el campo de la seguridad informática aunque “no debemos perder de vista que esta tecnología no es solamente utilizada por quienes protegen la información, sino que también por atacantes y ciberdeincuentes, por lo que el escenario es totalmente desconocido en comparación al actual”, enfatiza Castillo.