Por Zac Amos, Editor de Características, Rehack.com.
¿Cómo pueden las empresas y los usuarios adelantarse al riesgo en constante evolución de los ataques de ransomware? Cada año se produce un número creciente de ataques cibernéticos, que representan una seria amenaza para la privacidad y el bienestar financiero de los usuarios. Afortunadamente, el aprendizaje automático puede dar a los usuarios una ventaja sobre los piratas informáticos mediante el reconocimiento de patrones y el análisis de comportamiento.
La estimación global el costo de los delitos cibernéticos aumentó en más de 900% entre 2018 y 2022. Los ataques de ransomware son un tipo de delito cibernético particularmente lucrativo que contribuye a esa tendencia. El auge del ransomware como servicio (RaaS) está permitiendo que más piratas informáticos lancen ataques de ransomware con una experiencia y preparación mínimas que nunca. Como resultado, las empresas y los usuarios necesitan herramientas más avanzadas para defenderse.
La inteligencia artificial está emergiendo como una solución principal para el creciente riesgo de ransomware. La IA sobresale en el reconocimiento de patrones, lo que la hace ideal para detectar actividades sospechosas. Por lo general, hay indicadores comunes de que se está produciendo un ataque de ransomware antes de que se implemente realmente el malware de cifrado. Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden entrenar para reconocer estos indicadores e intervenir, deteniendo los ataques de ransomware.
La IA ya se ha utilizado en la seguridad cibernética durante años. De hecho, a partir de 2021, un se estima que el 56% de las empresas están usando IA para al menos una función. Un ejemplo de IA en una función de seguridad básica son los filtros de correo electrónico que utilizan el reconocimiento de patrones para detectar contenido de spam y phishing. La mayoría de los principales proveedores de correo electrónico, como Gmail de Google, tienen algún tipo de sistema de identificación de correo electrónico de phishing.
El filtro de Google utiliza inteligencia artificial para analizar los correos electrónicos entrantes en busca de señales de alerta, como direcciones de correo electrónico inusuales, enlaces maliciosos o archivos adjuntos sospechosos. Los ataques de phishing a menudo se utilizan para robar credenciales para su uso en ataques de ransomware, por lo que herramientas como esta son importantes. Sin embargo, la IA puede ir mucho más allá del análisis de correo electrónico.
Parte del desafío de combatir los ataques de ransomware hoy en día es la velocidad a la que cambian estos ataques. Los hackers trabajan constantemente en nuevas estrategias de ataque y desarrollan nuevas formas de sortear los protocolos de seguridad. Las empresas y los usuarios necesitan herramientas de defensa de red que puedan adaptarse a las amenazas en constante cambio.
Tradicionalmente, el aprendizaje automático requiere grandes cantidades de datos para aprender de. Sin embargo, esto se está convirtiendo en un problema hoy en día porque muchos desarrolladores no tienen muchos datos sobre amenazas emergentes de ransomware. Afortunadamente, los tipos avanzados de aprendizaje automático se pueden entrenar sin una gran cantidad de datos de entrenamiento.
Utilizar aprendizaje no supervisado o autoaprendizaje los modelos de entrenamiento, los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender esencialmente en el trabajo. Estos modelos se adaptan para aprender los comportamientos típicos de los usuarios de un entorno de red específico y basan la detección de amenazas en esos patrones únicos. Por lo tanto, en lugar de entrenar a la IA para detectar comportamientos inusuales, los desarrolladores le permiten aprender comportamientos normales y distinguir cualquier cosa que no esté dentro de esos patrones normales.
Los hackers no suelen comportarse como un usuario autorizado. Pueden acceder a tipos inusuales de archivos o ejecutar nuevos tipos de programas. Es posible que el algoritmo de aprendizaje automático no comprenda por qué un usuario se comporta de esta manera, solo que no se ajusta a los patrones de comportamiento esperados. Eso por sí solo es suficiente para que el algoritmo marque la actividad sospechosa como una amenaza potencial para la seguridad.
Los piratas informáticos que utilizan nuevos tipos de ataques de ransomware a menudo apuestan por la probabilidad de que los programas de seguridad de sus víctimas no puedan reconocer una nueva amenaza. Sin embargo, con esta estrategia de aprendizaje automático adaptativo, el algoritmo no tiene que estar familiarizado con una táctica de ransomware en particular para reconocer que es sospechosa. De hecho, cuantos más tipos nuevos de comportamiento sospechoso vea, mejor reconocerá las amenazas potenciales.
La amenaza del ransomware crece cada año a medida que los métodos de ataque cambian y evolucionan. Tanto las empresas como los usuarios necesitan herramientas avanzadas para defender sus dispositivos y datos. El aprendizaje automático es la herramienta perfecta para adelantarse a los hackers. Puede adaptarse a las estrategias de ransomware emergentes y detectar comportamientos sospechosos, lo que ayuda a detener los ciberataques antes de que ocurran.
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Post Cómo detectan los algoritmos de aprendizaje automático los ataques de ransomware apareció primero en Charla cibernética.