Un término de moda en el panorama digital interconectado actual es "aprendizaje automático". El concepto se refiere básicamente a que las computadoras aprenden de los datos en lugar de recibir programación explícita. Mediante estos algoritmos de aprendizaje automático, las computadoras reciben enormes conjuntos de datos y los analizan para reconocer patrones o correlaciones mediante un análisis de datos extenso.
El aprendizaje automático se está convirtiendo en una característica común en cada vez más sectores, y la ciberseguridad no se ha quedado atrás. Un estudio de ABI Research estimó que el aprendizaje automático en ciberseguridad impulsará la inversión en big data, inteligencia y análisis a 96 2021 millones de dólares para XNUMX. La razón de este crecimiento tan extendido es evidente: el aprendizaje automático permite a las empresas ofrecer una mejor respuesta y reforzar su propia defensa ante el enorme y peligroso mundo de las ciberamenazas. Las empresas de seguridad están reestructurando sus soluciones para adaptarse a esta tendencia. Están pasando de sistemas basados en firmas a soluciones por capas donde los sistemas de aprendizaje automático interpretan los datos para detectar mejor el malware.
Las tareas de aprendizaje automático se clasifican en tres tipos: 1) Aprendizaje supervisado, donde se utilizan datos etiquetados para entrenar un modelo que luego puede aplicarse a datos no vistos para etiquetarlo, 2) Aprendizaje no supervisado, donde se utilizan datos no etiquetados para el entrenamiento para descubrir patrones o una estructura en los datos de entrada y 3) Aprendizaje por refuerzo, donde se utiliza un método de castigo-recompensa para el aprendizaje.
Existen varios ámbitos en los que el aprendizaje automático desempeña un papel fundamental en la ciberseguridad. Algunos de ellos son:
Creación de muestras de clúster
Un resultado clave del aprendizaje automático es la conglomeración de muestras, o la división de conjuntos de datos de forma que muestras similares formen sus propios grupos. Básicamente, los grupos se separan según sus características y luego se asignan a conglomerados. Estos conglomerados se reagrupan a intervalos para dar cabida a muestras más nuevas en un proceso denominado agrupamiento incremental. Para ello, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático como los modelos de centroide, los modelos de distribución y los modelos de densidad.
Identificación de muestras
El aprendizaje automático se utiliza para agregar y analizar datos a gran escala, como las muestras de clústeres mencionadas anteriormente, con el fin de automatizar el proceso de clasificación. SeqriteEl sistema automatizado de clasificación de malware etiqueta estos datos como maliciosos o no maliciosos según la información contextual recopilada. Mediante este exhaustivo proceso de minería de datos, las muestras se pueden distinguir fácilmente como maliciosas o benignas, lo que se conoce como clasificación de muestras.
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Creación de un modelo de detección implementable
Los dos procesos anteriores contribuyen a la creación de un modelo de detección implementable. Es importante seleccionar el conjunto y la proporción adecuados de muestras benignas y de malware, entrenar y probar dicho conjunto, y seleccionar el algoritmo adecuado. Sin embargo, no se implementan inmediatamente en los endpoints; se evalúan en función de parámetros como el tamaño, el tiempo necesario para generar dicho modelo, el tiempo que tarda el modelo en escanear una muestra, la calidad del modelo, la tasa de falsos positivos, etc. Solo después de realizar pruebas exhaustivas se pueden considerar para su implementación en endpoints.
Estos modelos, que operan inicialmente en modo pasivo y observan patrones de detección, también cuentan con el apoyo de: SeqritePlataforma de seguridad en la nube. Los sistemas automatizados en la nube analizan la telemetría generada por estos modelos pasivos y, en función de sus hallazgos, estos modelos pueden activarse.
Si bien el aprendizaje automático representa una inversión emocionante, es importante no dejarse llevar y creer que es la solución a todos los problemas de ciberseguridad. El mundo de las ciberamenazas evoluciona constantemente y, a veces, incluso las máquinas pueden no poder seguir el ritmo. Confiar plenamente en los algoritmos de aprendizaje automático sería un error. La mejor manera de avanzar es utilizarlos como herramienta para reforzar la defensa de la ciberseguridad, junto con la ciencia de datos y la experiencia humana.
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