IA y el machine learning en la prevención de ciberataques.

En un mundo interconectado donde las amenazas cibernéticas evolucionan constantemente, la adopción de nuevas tecnologías se ha vuelto esencial para la protección de la infraestructura digital. Un informe de MixMode sobre el riesgo cibernético global en 2024, destaca que países como Bolivia, Honduras y Venezuela presentan los mayores riesgos, mientras que Ecuador también enfrenta amenazas, aunque con una infraestructura de ciberseguridad en desarrollo.

La inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) permiten analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y responder a incidentes de manera rápida y eficiente. Esto ha llevado al 84% de los líderes de TI a planear inversiones en ciberseguridad basada en IA en los próximos dos años, con el mercado global proyectado a alcanzar $133.8 mil millones para 2030. Actualmente, tanto individuos como organizaciones enfrentan ciberataques cada vez más frecuentes y sofisticados, como ransomware que bloquea sistemas o cifra datos, y phishing que engaña a los usuarios para revelar información a través de correos o mensajes falsos.

Roberto Falconí, director nacional de tecnología de Puntonet, destaca que “los atacantes emplean técnicas avanzadas, como softwares maliciosos que cambian su código de forma cada vez que se replican o se propagan, ataques de día cero y campañas de phishing dirigidas, que pueden eludir fácilmente las defensas convencionales. En Puntonet, implementamos IA para proteger sistemas y datos críticos, mejorando la capacidad de respuesta. Como caso de éxito, hemos reducido en un 87% los intentos de phishing y, con firewalls de próxima generación, hemos bloqueado más de 100.000 intentos de intrusión en lo que va del año”

La integración de la IA y el ML en las estrategias de seguridad cibernética están transformando la forma en que las organizaciones detectan y responden a las amenazas. Según Falconí, estas tecnologías permiten:

· Análisis predictivo: analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificando patrones y anomalías que podrían indicar un ciberataque inminente. Esto permite a las organizaciones anticiparse a las amenazas antes de que se materialicen.

· Detección de amenazas en tiempo real: Los sistemas basados en IA pueden monitorear continuamente la actividad de la red y el comportamiento del usuario, detectando rápidamente cualquier actividad sospechosa o maliciosa. Esto reduce significativamente el tiempo de respuesta ante incidentes.

· Respuesta automatizada: esta tecnología permite la automatización de respuestas a incidentes de seguridad, minimizando el impacto de los ataques y acelerando la recuperación. Los sistemas pueden tomar medidas inmediatas, como aislar dispositivos comprometidos o bloquear direcciones IP maliciosas.

· Mejora continua: Los algoritmos de ML aprenden y mejoran con el tiempo, adaptándose a nuevas tácticas de ataque y ajustando sus modelos para detectar amenazas futuras con mayor precisión.

· Reducción de costos: Al prevenir ataques cibernéticos, las empresas evitan gastos significativos asociados con la recuperación de datos, reparaciones de sistemas, multas regulatorias y pérdida de ingresos debido a interrupciones del negocio.