Cómo el análisis predictivo puede combatir el ciberdelito

Defenderse del cibercrimen es una tarea desafiante. Los ciberdelincuentes siempre descubren nuevos métodos de ataque, por lo que los profesionales de la seguridad tienen que adaptarse continuamente y mantenerse alerta. El análisis predictivo puede hacer que eso sea mucho más fácil.

El análisis predictivo en ciberseguridad podría ayudar a las empresas con personal de seguridad limitado a mantenerse a salvo de ataques sofisticados. Aquí hay una mirada más cercana a cómo funciona y cómo podría ayudar a defenderse contra los ciberdelincuentes.

¿Qué es el modelado predictivo?

Primero, ¿qué es el modelado predictivo? Es un subconjunto de análisis de datos que utiliza estadísticas para ayudar a determinar lo que podría suceder en el futuro. Los analistas toman datos pasados ​​y actuales para hacer una modelo de cómo podrían ir las cosas en el futuro, adaptándolo a medida que surjan nuevos datos.

En muchos casos, las personas ejecutan varios modelos a la vez y combinan los resultados para encontrar el resultado más probable. Si ha utilizado una aplicación meteorológica, ha experimentado este tipo de modelado predictivo de primera mano. Sin embargo, el proceso tiene un potencial mucho más allá de predecir si va a llover.

El análisis predictivo se ha convertido en una práctica estándar en industrias como la banca y el marketing. A medida que ha crecido el ciberdelito, los profesionales de la seguridad también han comenzado a aprovechar su potencial.

Determinación de la vulnerabilidad

La primera forma en que el análisis predictivo puede mejorar la ciberseguridad es ayudar a las organizaciones a comprender sus riesgos. El cibercrimen es una amenaza para cualquier negocio, pero diferentes empresas experimentarán diferentes tipos de ataques. Una buena seguridad comienza con saber cuáles de esos ataques son los más amenazantes.

Los modelos de análisis predictivo pueden comparar las medidas de seguridad de una empresa y las tendencias de ciberdelincuencia entre empresas similares. Luego pueden mostrar cómo los ciberdelincuentes pueden atacarlos y dónde están los agujeros en sus defensas.

Los analistas humanos podrían realizar un trabajo similar, pero la inteligencia artificial (IA) suele ser mucho mejor en estos cálculos complejos. Algunos sistemas, como QuadMetrics, explicado aquí por el Universidad de Michigan— han mostrado una precisión de hasta el 90 % y tasas de falsos positivos inferiores al 10 %, lo que destaca su eficacia.

Identificación de usuarios por su comportamiento

El análisis predictivo en ciberseguridad también proporciona una forma innovadora de identificar a los usuarios. Es bastante fácil robar una contraseña, pero es poco probable que un pirata informático use una computadora de la misma manera que lo hace un usuario autorizado. Todos tienen hábitos de uso distintos que la IA puede aprender, ayudándola a descubrir posibles infracciones.

Programas de análisis, como el software de seguridad contra delitos informáticos, de empresas como Kaseware, puede revisar los datos para identificar patrones fraudulentos, levantando una bandera roja cuando los usuarios rompen esos patrones. Este enfoque funciona de la misma manera que el monitoreo de fraude. Así como un banco puede desactivar su tarjeta de crédito después de una compra inusual, estos sistemas pueden restringir una cuenta después de un comportamiento atípico.

Cuando una cuenta se comporta de manera diferente a lo que predijo la IA, los profesionales de seguridad humana pueden observarla más de cerca. Si es un atacante, pueden detenerlo, y si es solo el usuario normal, pueden devolverle sus permisos.

Predecir ataques antes de que sucedan

A medida que mejoren estos modelos de análisis predictivo, podrían volverse aún más útiles. Pueden predecir ataques cibernéticos antes de que sucedan, lo que permite que los trabajadores de seguridad se preparen para el ataque entrante.

Algunas redes ya han comenzado a utilizar versiones básicas de este tipo de software. Los modelos de aprendizaje automático predicen ataques identificando actividad maliciosa en otras redes. Luego determinan si es probable que se produzcan ataques similares en su propia red. Los ciberdelincuentes pueden evitar esto mediante el uso de ataques de señuelo, pero combinarlo con otros métodos podría ser más efectivo.

Otros sistemas analizan la capacidad, el motivo y la oportunidad de atacar de ciberdelincuentes específicos. Otros buscan direcciones IP conectadas a actividades sospechosas. La combinación de estos factores puede ayudar a los modelos a realizar predicciones más precisas, atrapando a los ciberdelincuentes antes de que puedan causar daños.

Ajuste fino del seguro cibernético

No todos los casos de uso de análisis predictivo en ciberseguridad giran en torno a detener a los atacantes. Dado que el ciberdelito siempre está evolucionando, ningún sistema puede detener todos los posibles ataques. Los modelos predictivos aún pueden ayudar al mejorar el seguro cibernético de las empresas para cuando ocurra una infracción.

Las violaciones de datos son costosas, con un costo promedio de $4.24 millones, y ese costo sigue aumentando. La industria de seguros cibernéticos ha crecido en respuesta, ayudando a las empresas a compensar cualquier gastos que puedan ocurrir durante una infracción. El análisis predictivo puede ayudar a determinar qué nivel de cobertura podría necesitar una empresa al predecir la probabilidad de varios ataques.

Todos los tipos de seguros miden el riesgo para determinar las tarifas de las partes y el tipo de cobertura que necesitan. El seguro cibernético no es diferente, pero comprender los diversos factores de riesgo relevantes puede ser complicado, por lo que es mejor dejarlo en manos de la IA. Los modelos predictivos pueden predecir de forma fiable las fortalezas y debilidades de una empresa, obteniendo la mejor oferta de seguro para ambas partes.

El análisis predictivo tiene un gran potencial en ciberseguridad

El análisis predictivo en ciberseguridad es un concepto nuevo, pero su potencial es impresionante. Estos modelos de IA pueden llenar los vacíos donde las habilidades humanas se quedan cortas, ayudando a las empresas a mantenerse lo más seguras posible. Si bien ningún modelo predictivo es perfecto, pueden proporcionar mejoras sustanciales con respecto a las soluciones tradicionales.

A medida que la tecnología mejore, las personas encontrarán aún más usos para el análisis predictivo en la seguridad cibernética. Los ciberdelincuentes se adaptarán y estos programas de IA también evolucionarán para enfrentarlos. Es posible que no eliminen el delito cibernético, pero podrían inclinar la balanza a favor de partes inocentes.

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