El machine learning (aprendizaje automático) es un tipo de inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender a buscar patrones en los datos sin ser programados explícitamente. Pero, en la actualidad, el machine learning en ciberseguridad es una de las aplicaciones más prometedoras en el campo de la seguridad cibernética.
El aprendizaje automático en el ámbito de la red permite que los sistemas de red y la ciberseguridad hagan cosas bastante sorprendentes. Así, es posible determinar con precisión y detectar anomalías en los patrones de tráfico, las conexiones, la actividad del usuario y muchos otros aspectos de la red.
De este modo, los potentes algoritmos de aprendizaje automático pueden filtrar los patrones de tráfico y aprender cómo se ve la huella digital de la actividad de la red y luego tomar decisiones basadas en algoritmos de aprendizaje automático. De acuerdo con esto, es preciso incidir en los sistemas de detección y prevención de intrusos.
Hay dos términos que se usan con mucha frecuencia cuando se habla de ciberseguridad: sistemas de detección de intrusos (IDS) y sistemas de prevención de intrusos (IPS).
IDS es la detección de cualquier ataque que haya ocurrido. IPS es la prevención de cualquier tipo de ataque. Es más fácil detectar un ataque que prevenirlo completamente.
De esta manera, el aprendizaje automático puede usarse para aumentar la confiabilidad de los métodos de ciberseguridad. Los IDS se pueden clasificar en dos categorías principales según la lógica operacional:
El IDS basado en anomalías verifica el comportamiento del tráfico y siempre que haya una anomalía en el comportamiento habitual, se genera una alarma. Tiene una gran flexibilidad y utiliza estructuras de aprendizaje automático de alto nivel.
El IDS basado en reglas funciona con ciertas definiciones de vulnerabilidades conocidas que se consideran como ataques. Su lógica de operación se basa en el problema de clasificación básica.
Los conjuntos de reglas se utilizan para determinar si el software ha establecido un comportamiento benigno y válido. El principal inconveniente de este método es la definición de sus conjuntos de reglas. Pero los sistemas de detección basados en anomalías funcionarán de manera constante siempre que los conjuntos de reglas estén bien definidos anteriormente.
Para 2022 la proliferación de ataques de día cero será tan grande que los expertos en ciberseguridad se enfrentarán al desafío de abordarlos a diario
Se está trabajando mucho para mejorar las estrategias de detección de intrusos, mientras que la investigación sobre los datos utilizados para entrenar y probar el modelo de detección es igualmente importante porque una mejor calidad de los datos puede mejorar la detección de intrusos fuera de línea.
Ambas técnicas tienen ventajas y desventajas, al combinar las ventajas de manera eficiente y eliminar las desventajas por completo, se desarrollan algunos enfoques híbridos. Una parte del mecanismo de detección está trabajando con el algoritmo supervisado, y otra parte está trabajando con el algoritmo no supervisado. En los últimos años, la mayoría de las investigaciones se centran en los enfoques de detección híbrida.
El aprendizaje automático ha mejorado los algoritmos de detección en gran medida. Sin embargo, los piratas informáticos inteligentes están desarrollando ataques que podrían superarlos mediante la explotación de lagunas.
Para evitarlo, se están realizando investigaciones intensas para eliminar estas lagunas y crear mejores algoritmos. En este sentido, Google está comenzando a utilizar esta metodología para evitar ataques contra los TPV (Terminal Punto de Venta).
Entre las diversas preocupaciones de ciberseguridad con las que tienen que lidiar las empresas modernas, los ataques de día cero exigen cada vez más atención.
Un ataque que explota una vulnerabilidad en un programa o una aplicación se llama un ataque de día cero. Se llama así porque los desarrolladores y el equipo de ciberseguridad responsable no tienen tiempo para defender sus sistemas y deben trabajar en modo de extinción de incendios para reclamar rápidamente el control.
Aquí es donde los sistemas de detección basados en el comportamiento entran en escena. En lugar de centrarse únicamente en una base de datos de amenazas, estos sistemas evalúan los programas y tratan de anticipar si sus acciones son realmente intencionadas o están vinculadas a un cambio deliberado en la función.
Para poder controlar el caos, el papel del machine learning en ciberseguridad es crucial y las empresas deben seguir invirtiendo esfuerzos
Con el tiempo, estos sistemas están expuestos a todo el perfil de operaciones de los programas y pueden generar alertas cuando detectan intentos de acceso a datos sospechosos.
Se estima que para 2022, la proliferación de ataques de día cero será tan grande que los expertos en ciberseguridad se enfrentarán al desafío de abordar estos problemas a diario.
Para poder controlar el caos, el papel del machine learning en ciberseguridad es crucial. Además, las empresas deben seguir invirtiendo esfuerzos para implementar controles operativos sólidos y ejecutar auditorías de seguridad periódicas y exhaustivas para identificar los vacíos y llenarlos.
