Comúnmente escuchamos sobre soluciones de ciberseguridad e innovación para la protección de datos en las empresas y usuarios. Esto a menudo tiene un fuerte enfoque en proteger la información de ciberdelincuentes externos que puedan poner en peligro la privacidad de las organizaciones con alguna de las amenazas existentes, como puede ser suplantación de identidad, programas maliciosos, programas de chantaje o el ciberbullying. Pero, ¿qué pasa cuando la amenaza es interna y los encargados de TI no pueden detectar esto tan fácilmente?

En la actualidad, con base en las crecientes amenazas en organizaciones de todos los rubros, es importante dar a conocer nuevos enfoques poco conocidos en cuanto a ciberseguridad y privacidad de datos. Esto representa un cambio sustancial en la forma de pensar de los tomadores de decisión en TI, porque al integrar modelos de ciberseguridad eficientes e inteligentes se incrementan las oportunidades de negocio, se crea valor en el mercado y se genera confianza de los clientes en la marca.

En un gran número de industrias, durante los últimos años hemos experimentado un mundo híbrido. Los datos y las nuevas tecnologías se han convertido en un aliado vital para las áreas de gestión, una tendencia en las organizaciones debería ser la incorporación de tecnologías innovadoras para procesar la enorme cantidad de información generada de manera constante, que con el uso del Machine Learning (ML), los hace capaces de gestionar de manera inteligente los datos y hacer frente a escenarios cambiantes y múltiples riesgos.

La integración de la Inteligencia Artificial a estas herramientas les da la capacidad de hacer frente a los delitos digitales mediante el aprendizaje y la identificación automática de patrones de comportamiento, lo que permite detectar posibles anomalías de forma ágil, precisa y absolutamente preventiva. Esta tecnología cobra mayor relevancia al aplicarse en sistemas que deben procesar enormes cantidades de datos por segundo, en los que la vulnerabilidad resulta mayor y el análisis no es intuitivo en absoluto.

Para esto, es importante ver la seguridad a partir de los datos, analizando todos los recursos que se generan de los diferentes canales de interacción que recaen en las distintas capas de seguridad. Todo este tipo de información resulta vital para identificar patrones de comportamiento que puedan representar riesgos para las empresas y los colaboradores por medio de la creación de cruces de información.

La huella digital generada por los usuarios que interactúan con los recursos de la organización de manera constante debe ser monitoreada estratégicamente para detectar patrones de comportamiento poco comunes o indeseables, que muchas veces pueden ser causados por colaboradores, extrabajadores o ciberdelincuentes. La tecnología que emplea este tipo de análisis de comportamiento de datos suele conocerse como “Ciberinteligencia”.

La ciberinteligencia es una sofisticada herramienta que se aplica a la ciberseguridad.

Es una disciplina que anticipa y analiza el comportamiento humano a través de los datos. Difiere de la ciberseguridad, ya que la ciberinteligencia es una actividad reactiva, que toma acción ante algún ataque para la protección de los datos, sistemas, redes o más, sin dejar de lado que esta seguridad depende en gran parte de la tecnología, así como del entrenamiento y compromiso del colaborador que la utiliza. 

Las soluciones con User and Entity Behavior Analytics (Análisis de comportamiento de los usuarios y entidades) hacen un análisis histórico de los registros de datos, así como los registros de red y autenticación que han sido recopilados y almacenados en la administración de registros y sistemas informáticos, con el objetivo de identificar patrones en el tráfico de datos causados ​​por comportamientos de usuarios externos e internos, que en muchos casos pueden ser maliciosos.

Su algoritmo con Machine Learning (ML) permite que los sistemas con User and Entity Behavior Analytics reduzcan los falsos positivos y suministren una inteligencia de riesgos accionable más precisa a los equipos encargados de la ciberseguridad. Esta tecnología ha sido creada para usar el ML en la detección de todo tipo de anomalías que representen una amenaza. Algunas organizaciones incluso implementan estas metodologías con tecnologías de inteligencia de negocio, para analizar a detalle la información recopilada como insumo de la toma de decisiones para la estrategia comercial.

–José Ramírez, Director de Ventas para Stellar Cyber.