Tecnología

Impacto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático sobre la ciberseguridad

Los expertos en tecnología están definiendo nuevos conceptos para poner esfuerzos en servicios de seguridad e inteligencia para combatir las amenazas mediante la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. La potente combinación de IA y ML utiliza como defensa para aumentar las habilidades para combatir los ciberataques.

IA en ciberseguridad

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La IA tiene un impacto muy profundo en la tecnología de ciberseguridad; por tanto, los desarrolladores y las empresas están encontrando nuevas maneras de implementar funciones basadas en el aprendizaje automático a todos los programas, plataformas y herramientas que hay en todo el mundo.

La IA se aplica para calcular energía, recopilar datos y aumentar las capacidades de almacenamiento, lo que ayuda a explotar y analizar los puntos débiles para ayudar a mitigar nuevos ataques.

Los expertos en seguridad están cambiando las tendencias en tecnología de ciberseguridad para mantenernos más seguros como resultado de ordenadores más inteligentes.

1) Servicios en la nube

Con la ayuda de la computación en nube, las empresas han pasado de servidores y equipos grandes plataformas en la nube como AWS y Microsoft Azure.

Las empresas han limitado sus piezas de hardware para preocuparse menos por los problemas de confianza de almacenar todos los datos críticos en la nube, pero esto también puede generar una nueva gama de posibles amenazas y vulnerabilidades.

Los últimos sistemas de IA y aprendizaje automático se basan en algoritmos de software que facilitan la implementación de las empresas a través de sus empresas infraestructura y servicios en la nube.

Algunas de las mejores herramientas antivirus dependen más de la IA para escanear servidores y buscar instancias de software malicioso.

Los algoritmos de software son suficientemente inteligentes para detectar software malicioso basado en habilidades de autoaprendizaje. Las pequeñas y grandes empresas pueden proteger su entorno en la nube para protegerse de los medios más típicos de penetración de software malicioso, por lo que siempre se aconseja que el proveedor de nube tenga seguridad de primera línea.

2) Procesamiento de idiomas

Siempre hay un inconveniente en el uso de tecnologías más inteligentes. Surge una pregunta sobre si los algoritmos de aprendizaje automático se convertirán suficientemente inteligentes como para eliminar completamente la necesidad de información humana?

Esto no es cierto, ya que incluso la mayoría de las herramientas de ciberseguridad de IA más fuertes requieren una colaboración mundial. Los sistemas de aprendizaje automático mejoran el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de tendencias, pero requieren un toque humano para interpretar mejor el texto escrito y hablado.

Los métodos de aprendizaje profundo han tenido un rendimiento excepcional en la resolución de algunos problemas de PNL desafiantes, permitiendo a las máquinas entender un texto no estructurado.

NLP ayuda a clasificar y analizar páginas web, correos electrónicos y transcripciones de voz. Los métodos de aprendizaje profundo han tenido un rendimiento excepcional en la resolución de algunos problemas de PNL desafiantes, permitiendo a las máquinas entender un texto no estructurado. NLP ayuda a clasificar y analizar páginas web, correos electrónicos y transcripciones de voz.

El análisis predictivo ayuda a detectar posibles nodos débiles en la red de usuarios del sistema desconocidos, que pueden entrenar aún más un neuronal para marcar personas que probablemente mantengan su contraseña en una nota adhesiva.

3) Reconocimiento y análisis

El aprendizaje automático consiste en tomar datos del pasado y utilizarlas para obtener ventajas en el futuro y, por tanto, no puede simplemente activar un sistema de inteligencia artificial y empezar a esperar que añadirá una capa de defensa adicional a la su red y software.

Meses y meses de registros de actividades se integran los algoritmos de IA para identificar anomalías y amenazas y lograr competencias. Comienza estableciendo una línea de base del rendimiento normal y estimando aún más eventos nuevos creando patrones que ayuden la máquina a reconocer un pirata informático o una amenaza para el sistema.

Las herramientas de inteligencia artificial son las mejores para reconocer los ataques desde cero y enviar alertas a las personas correctas en ese momento es esencial cuando se trata de ciberseguridad para que los piratas informáticos son muy rápidos para infiltrarse en el sistema de una corporación.

llevar

Posiblemente podemos concluir que hay muchas acciones en que los ordenadores son mejores que los humanos. Los algoritmos ML no pueden detectar perfectamente anomalías y, por tanto, la IA sola no puede detectar un ciberataque inusual. En general, los seres humanos siempre deben alertar durante la detección de amenazas ya que no desea que ningún sistema de aprendizaje automático gane demasiado control sobre el proceso de toma de decisiones.

Actualmente, la IA ya incorpora muchas herramientas y soluciones de seguridad y se convierte en el nuevo estándar del mercado. Al fin y al cabo, la IA sólo es una herramienta poderosa que se utiliza tanto para mejorar los títulos como para aumentar el delito. Varía de un individuo a otro que aprende a utilizarlo mejor.

Biografía del autor:

Ella Adanet es consultora de negocios en Tatvasoft UK, que es una empresa de big data en Londres. Le apasiona aprender siempre cosas nuevas. Su enfoque se centra a menudo en la tecnología con un interés especial en el área de la Asp .net, el Big Data y Java.

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