Machine Learning… ¿máquinas que aprenden automáticamente?

Con el incremento del uso de las computadoras y el desarrollo tecnológico, el término Inteligencia Artificial ha ido cobrando mayor relevancia.

IA se refiere un comportamiento automatizado de las computadoras a través de algoritmos e información previamente seleccionada. Una de las aplicaciones de la IA se le conoce como “Machine Learning”.

“El Machine Learning tiene como principal objetivo que las computadoras adquieren un aprendizaje automático, a través del conocimiento y reglas de inferencia, así como algoritmos de toma de decisiones autónomas”, comentó Jorge Garibay, Director Ejecutivo de Gobierno y Riesgo de TI para Pink Elephant. Por ejemplo, “a través de la interacción en redes, páginas de internet o compras en línea, se registra una cantidad inmensa de información. A su vez, un software almacena estos datos y eventualmente va reconociendo gustos, preferencias y la capacidad de compra de los usuarios; de esta manera se recomiendan páginas, aplicaciones, productos u otro tipo de actividades que son del interés de los individuos”.

Todas las páginas a las que la sociedad accede de forma continua generan perfiles de los consumidores, aspecto que podría no preocuparle a la sociedad. Sin embargo, es importante saber que este tráfico de datos genera una importante vulnerabilidad de la información que se sube a través de la red, pues muchas, más de las que se podría imaginar, han sido víctimas de ataques cibernéticos sin que los dueños de los sitios web lo sepan.

Un ejemplo de esto son los ataques cibernéticos basados en el aprendizaje automático, denominado Advanced Persistent Threat (APT) o Amenaza Avanzada Persistente, el cual intenta robar información paulatinamente de los equipos. Este software maligno se introduce poco a poco para identificar la vulnerabilidad (ya sea de un dispositivo, página o base de datos) y finalmente lograr un ataque masivo. El objetivo de estos ataques no siempre es el robo de información, también se utilizan para tirar sitios web, provocar daños financieros o usurpación de identidad.

Para Jorge Garibay, “El concepto de Machine Learning aplicado a la ciberseguridad tiene que ver con que actualmente hay muchos elementos de ataques automatizados, así como algoritmos autónomos que protegen la seguridad de la información también a través del concepto de ML, es decir, que puede actuar a nuestro favor, pero también en nuestra contra”. Gracias al ML se  pueden establecer estrategias de seguridad, pues al implementarse se pueden establecer patrones de ataque. Es decir, si un software malicioso está tratando de ingresar a la base de una empresa, a través del Machine Learning se pueden estar revisando automáticamente los patrones e intentos de ataque para diferenciar intentos de solicitud válidos o los que son potencialmente dañinos.

Hoy en día todos los consumidores de internet generan información en la red, por lo que el ML es una importante herramienta en la seguridad de la información.

“Actualmente todas las páginas que se visitan diariamente utilizan software de aprendizaje automático para recolectar información, armar patrones de conducta y actuar en consecuencia.  Es importante que los usuarios de internet conozcan todos estos datos para que puedan discernir qué clase de información suben a las páginas web que visitan, a las redes y cuáles son las plataformas de comercio electrónico más seguras para generar estrategias de seguridad, de forma que puedan salvaguardar su información”, concluyó Jorge Garibay, Director Ejecutivo de Gobierno y Riesgo de TI para Pink Elephant.

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