La adopción de servicios en la nube ha crecido exponencialmente en los últimos años, impulsada por las ventajas de escalabilidad, flexibilidad y costos reducidos. Sin embargo, esta transición ha traído consigo un incremento en las amenazas y riesgos de seguridad.
Los ciberataques son cada vez más sofisticados y frecuentes, lo que hace que la ciberseguridad en la nube sea una prioridad crítica para las organizaciones. En este contexto, la IA se ha convertido en una herramienta esencial para fortalecer la protección de datos en entornos de la nube. ¿Qué herramientas son más necesarias para protegernos?
Sistemas de detección y prevención de intrusiones (IDPS) basados en IA
Los Sistemas de detección y prevención de intrusiones (IDPS) son fundamentales para identificar y mitigar amenazas en tiempo real. Los IDPS basados en IA utilizan algoritmos de machine learning para analizar patrones de tráfico y comportamiento en la red, detectando anomalías que podrían indicar un ciberataque. Estas herramientas pueden aprender de incidentes pasados y mejorar su precisión con el tiempo.
En este sentido, algunas herramientas a tener en cuenta son Darktrace, que utiliza IA para detectar, responder y mitigar amenazas en la nube en tiempo real. Emplea modelos de machine learning que aprenden el «comportamiento normal» de la red para identificar desviaciones sospechosas.
O Vectra, que ofrece soluciones basadas en IA que detectan y responden a ataques cibernéticos en tiempo real, utilizando análisis de comportamiento para identificar amenazas avanzadas.
Análisis de comportamiento del usuario y entidades (UEBA)
Las herramientas de análisis de comportamiento del usuario y entidades (UEBA) se centran en monitorear y analizar el comportamiento de usuarios y dispositivos dentro de la red.
Utilizando IA, estas herramientas pueden identificar actividades anómalas que podrían indicar un compromiso de seguridad, como accesos inusuales a datos sensibles o transferencias masivas de archivos.
En este sentido, caben destacar dos. Por un lado, Exabeam, que proporciona capacidades de UEBA utilizando machine learning para detectar comportamientos anómalos y potencialmente maliciosos. Y la plataforma Splunk, que incluye análisis avanzado de comportamiento que utiliza IA para detectar y responder a actividades sospechosas.
Seguridad Basada en Identidad (Identity Access Management – IAM)
La gestión de identidades y accesos (IAM) es crucial para proteger los datos en la nube. Las soluciones IAM basadas en IA pueden analizar patrones de acceso y comportamiento para detectar y prevenir accesos no autorizados.
Estas herramientas también pueden automatizar la gestión de permisos, asegurando que solo las personas adecuadas tengan acceso a los datos sensibles. Para ello, podemos utilizar Okta, que hace uso de la IA para mejorar la autenticación y gestión de accesos, detectando y respondiendo a anomalías en el comportamiento de inicio de sesión. O la opción IBM Security Identity Governance and Intelligence. Ésta implementa machine learning para mejorar la seguridad de las identidades y gestionar el acceso de manera eficiente.
Sistemas de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM)
Los sistemas de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM) recopilan y analizan datos de seguridad de múltiples fuentes para detectar y responder a incidentes. Los SIEM basados en IA pueden procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, utilizando algoritmos de machine learning para identificar patrones de amenazas y anomalías.
Aquí hablamos de Splunk donde su plataforma SIEM incorpora IA para mejorar la detección de amenazas y la respuesta a incidentes. O IBM QRadar, que Utiliza analítica avanzada y machine learning para detectar amenazas y anomalías en tiempo real.
Protección de datos y prevención de pérdida de datos (DLP)
Las soluciones de prevención de pérdida de datos (DLP) son esenciales para proteger la información sensible en la nube. Las herramientas DLP basadas en IA pueden identificar y clasificar datos sensibles, aplicando políticas de seguridad adecuadas para prevenir su filtración o acceso no autorizado.
Las herramientas más destacadas son Symantec Data Loss Prevention, que utiliza IA para identificar, monitorear y proteger datos sensibles, evitando la pérdida de información crítica. O Digital Guardian, que implementa machine learning para mejorar la precisión en la identificación y protección de datos sensibles.
Automatización y orquestación de seguridad (SOAR)
Las plataformas de Automatización y Orquestación de Seguridad (SOAR) utilizan IA para automatizar y coordinar las respuestas a incidentes de seguridad. Estas herramientas pueden analizar amenazas en tiempo real y ejecutar automáticamente respuestas predefinidas, mejorando la eficiencia y reduciendo el tiempo de respuesta.
Palo Alto Networks Cortex XSOAR utiliza IA para automatizar la respuesta a incidentes, mejorando la eficiencia y efectividad en la gestión de amenazas. Mientras que Splunk Phantom es capaz de implementar machine learning para automatizar procesos de seguridad y orquestar respuestas a incidentes de manera eficiente.
Análisis de amenazas y caza de amenazas (Threat Hunting)
La caza de amenazas es una práctica proactiva que implica buscar de manera intencionada amenazas ocultas en la red. Las herramientas de análisis y caza de amenazas basadas en IA pueden identificar patrones de comportamiento malicioso y detectar amenazas que podrían pasar desapercibidas por métodos tradicionales.
Ejemplos de herramientas serían CrowdStrike Falcon que con la IA analiza grandes volúmenes de datos y detectar amenazas avanzadas. Y Carbon Black, que puede implementar machine learning para mejorar la detección y caza de amenazas en entornos de nube.
La inteligencia artificial ha revolucionado la ciberseguridad en la nube, ofreciendo herramientas avanzadas que mejoran significativamente la protección de datos. Las empresas deben considerar la integración de estas soluciones basadas en IA para fortalecer su postura de seguridad y proteger sus datos sensibles en la nube de manera efectiva.
