Ni una, ni dos, ni tres. Son millones. Las ciberamenazas se reproducen de manera multidireccional y es una tendencia que va en aumento.
Tan sólo en 2006, el 49% de las empresas encontraron fugas de datos confidenciales a raíz de ataques cibernéticos, según un informe realizado por la empresa de seguridad informática SearchInform.
El ransomware (virus que secuestra archivos y los vuelve inaccesibles) es la amenaza número uno a nivel informático: tuvo un incremento interanual de 105%. En los móviles hay más de un millón de ataques de este tipo, según datos de Avast.
Otras de las formas de vulnerar la seguridad de los dispositivos es a través del phishing, que es el intento de conseguir información de manera fraudulenta.
En el caso de los celulares, que es donde transcurre el 65% del tiempo de navegación en la web, es fundamental tomar ciertos recaudos como utilizar patrones de bloqueo o claves; sólo usar las aplicaciones oficiales de los bancos o tiendas online para hacer transacciones y al finalizar las operaciones, cerrar las sesiones, según aconsejan desde Claro Argentina.
También es necesario instalar algún sistema de antivirus y mantenerlo actualizado. En la actualidad, la mayoría de los programas de protección recurren a la inteligencia artificial tanto para corregir como para prevenir ataques informáticos.
Según Martin Balek, investigador de Aprendizaje Automático de Avast, se logran evitar, por mes, cerca de 3,5 mil millones de ataques de malware, utilizando sistemas basados en machine learning o aprendizaje automático.
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Cómo funciona:
El primer paso es "alimentar" a las máquinas con las miles de millones de muestras que se recolectan a diario. Así, el sistema recibe archivos maliciosos y limpios, que ya fueron previamente categorizados.
De esa manera el sistema inteligente aprende a diferenciar las amenazas. Como los algoritmos están basados en machine learning, están en avance continuo y van aprendiendo de forma autónoma.
"El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son vitales para la seguridad, dado que los cibercriminales trabajan día y noche para crear nuevas variantes del malware que suelen parecerse a archivos limpios; y el programa malicioso puede transformarse, lo que los hace aún más difícil de detectar para los motores antivirus", explicó Balek.
Los sistemas agrupan los archivos en diferentes grupos o clusters, con diferentes códigos de colores que representan el nivel de amenaza, según pudo comprobar Infobae en la presentación que ofreció la empresa.
"La función Malware Similarity Search (búsqueda de similitudes de malware) es importante ya que nos permite categorizar, casi instantáneamente, una gran cantidad de las muestras que recibimos. Así, tomando un archivo, puede determinar si es similar a un archivo de malware ya visto o si es similar a un archivo conocido limpio", detalló el especialista.
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El análisis inteligente de las máquinas:
Cada URL o archivo se analiza automáticamente.
Los objetos sospechosos o desconocidos se procesan por separado.
Los motores locales o basados en la nube usan clasificadores de aprendizaje automático para determinar si un archivo o URL es malicioso.
Los modelos de aprendizaje automático se vuelven a capacitar y se optimizan con datos nuevos.
Las actualizaciones se transmiten a las máquinas de los clientes cuando están listas.
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