En esta era de operaciones comerciales modernas, la computación en la nube no puede pasarse por alto gracias a su escalabilidad, flexibilidad y accesibilidad para el procesamiento de datos, el almacenamiento y la implementación de aplicaciones. Por otro lado, las amenazas cibernéticas están evolucionando rápidamente, lo que hace que las medidas de seguridad tradicionales sean insuficientes. Esto plantea muchas preguntas de seguridad sobre la idoneidad de la nube. Este desafío multifacético solo se puede abordar aprovechando tanto la inteligencia artificial como el aprendizaje automático.
La intersección del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la seguridad de la nube
Tanto el aprendizaje automático (ML) como la inteligencia artificial (IA) pueden analizar y procesar conjuntos de datos masivos a velocidades supersónicas; por eso ambos son perfectos para la seguridad en la nube. Estos dos se intersectan de muchas maneras que se analizan a continuación.
Detección de amenazas automatizada y en tiempo real
Al procesar y analizar conjuntos de datos masivos de diferentes fuentes en un entorno de nube, los algoritmos de IA y ML pueden identificar amenazas potenciales, anomalías y patrones en tiempo real, lo que permite a los usuarios y las empresas detectar con mayor rapidez posibles incidentes de seguridad y atajarlos de raíz antes de que se agraven. También pueden indicar cualquier ataque o violación de seguridad en curso y responder iniciando contramedidas adecuadas para reducir el riesgo de vulneraciones del sistema y de datos.
Muchas organizaciones ahora aprovechan seguridad de kubernetes para proteger datos importantes. Kubernetes es un sistema extremadamente complejo que consta de muchos componentes diferentes y requiere que cada equipo o grupo aborde los riesgos de seguridad de forma individual, ya que pueden afectar potencialmente a los diferentes servicios y capas dentro de un clúster de Kubernetes. Los equipos deben saber cuál es la mejor manera de proteger las redes, los nodos, los datos, los pods y más de Kubernetes.
Existe esta práctica entre los empleados de las empresas de aprovechar tanto los dispositivos personales como los de la organización para acceder a servicios en varias redes. Esta forma de uso puede ser bastante arriesgada, ya que expone datos importantes de una organización a posibles amenazas y aquí es donde entran en juego los conocimientos basados en inteligencia artificial, que permiten a una empresa formular políticas que limiten el acceso cuando los dispositivos o servicios tengan vulnerabilidades que se consideren inaceptables.
Automatización de procesos de seguridad
El papel que desempeñan la IA y el ML en la seguridad en la nube es muy importante. Pueden reducir la carga de trabajo del equipo de seguridad y mecanizar aún más los procedimientos de seguridad en la nube, al tiempo que mejoran la eficiencia general. Por ejemplo, las herramientas de seguridad impulsadas por IA son capaces de detectar y corregir configuraciones incorrectas o anomalías en entornos de nube de forma automática, lo que garantiza que las pautas de seguridad se apliquen constantemente en todos los recursos de la nube.
En esencia, una dieta saludable seguridad en la nube Se debe mantener una postura adecuada para mantener las aplicaciones y los datos confidenciales protegidos en todo momento. Con la IA, las organizaciones estarán mejor posicionadas para evaluar y monitorear constantemente sus entornos de nube. Podrán identificar posibles vulnerabilidades, así como áreas de mejora. Esta necesidad se puede abordar con herramientas como CSPM (Cloud Security Posture Management).
Análisis del comportamiento
Los algoritmos de aprendizaje automático establecen una línea base o un estándar de comportamiento habitual de los usuarios, lo que les permite identificar anomalías que pueden ser indicios de un acceso no autorizado o de una vulneración de seguridad. Este enfoque en particular es más eficaz durante la identificación de amenazas internas.
Priorización inteligente
La inteligencia artificial resulta útil para priorizar los casos en función de determinados aspectos, como su posible impacto, gravedad y contexto. De esta forma, los equipos de seguridad pueden concentrarse primero en los incidentes críticos y, al mismo tiempo, asignar sus escasos recursos de forma más eficaz.
Respuesta automatizada
Una vez que detecta una amenaza, el algoritmo de inteligencia artificial no pierde tiempo en automatizar múltiples acciones de respuesta, como poner en cuarentena el malware, bloquear las direcciones IP sospechosas y aislar los sistemas afectados. De esta manera, se puede contener el incidente y evitar mayores daños.
Análisis predictivo
El análisis predictivo es prerrogativa de Aprendizaje automático Modelos. Basándose en los datos históricos disponibles, el aprendizaje automático tiene el poder de predecir o prever tendencias de ataques futuros, lo que permite a las organizaciones involucradas ser proactivas en la implementación de diferentes medidas de seguridad.
Precisión mejorada
En comparación con los métodos tradicionales, tanto el aprendizaje automático como la inteligencia artificial pueden presumir de una mayor precisión en la identificación de amenazas, lo que contribuye en gran medida a reducir los negativos y los falsos positivos.
Escalabilidad
La escalabilidad es otro papel importante que desempeñan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la seguridad de la nube. Con estos dos algoritmos, las organizaciones ya no tienen que preocuparse cuando los datos crecen más de lo esperado. Esto se debe a que la IA y el aprendizaje automático pueden escalar sin esfuerzo para gestionar el creciente volumen de datos y también pueden manejar la complejidad de los entornos de nube contemporáneos.
Eficiencia de costes
Toda la esencia de Inteligencia artificial El objetivo de los programas de aprendizaje automático es reducir la necesidad de un amplio análisis y monitoreo manual mediante la mecanización de múltiples tareas de seguridad. El efecto resultante de esto es la rentabilidad.
En resumen
En conclusión, tanto la IA como el ML se han convertido en herramientas cruciales en la seguridad en la nube, y para las organizaciones que desean mantener sus datos importantes protegidos constantemente, adoptarlos se ha vuelto obligatorio y ya no es una opción. Los dos algoritmos deben funcionar de manera eficaz si desea navegar en el cambiante panorama de la ciberseguridad.
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