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In­clu­so si los ci­ber­cri­mi­na­les em­plean la IA pa­ra lan­zar

es­ta­mos pre­pa­ra­dos con tec­no­lo­gía más fuer­te y efi­caz. En la ba­ta­lla de IA con­tra IA, siem­pre es­ta­re­mos un pa­so ade­lan­te.

Im­pac­to mi­llo­na­rio

Se­gún el es­tu­dio Vi­sión de los Con­su­mi­do­res La­ti­noa­me­ri­ca­nos so­bre el Frau­de Elec­tró­ni­co 2015 el cre­ci­mien­to de la Ban­ca Mó­vil en Cen­tro Amé­ri­ca pa­só de un uso del 52% en el 2014 al 56% en el 2015. Es­to in­du­da­ble­men­te de­mues­tra que ca­da vez ve­re­mos más mo­da­li­da­des de frau­de que re­que­ri­rán una so­lu­ción proac­ti­va, fren­te a un mun­do ca­da vez más di­gi­tal y mó­vil.

De acuer­do con la com­pa­ñía de se­gu­ros ci­ber­né­ti­cos, Lloyds, los ci­ber­cri­me­nes les cues­tan a las em­pre­sas cer­ca de US400.000 mi­llo­nes al año y es­ta ci­fra va en au­men­to. Es más, el 83% de las or­ga­ni­za­cio­nes que su­frie­ron al­gún in­ci­den­te de frau­de ex­pe­ri­men­ta­ron pér­di­da de clien­tes, de repu­tación o de pro­duc­ti­vi­dad. Tam­bién se vie­ron in­mer­sos en va­rios pro­ble­mas re­gu­la­to­rios. Un so­fis­ti­ca­do ata­que de frau­de pue­de ser per­ju­di­cial pa­ra cual­quier or­ga­ni­za­ción, pe­ro pue­de ser ab­so­lu­ta­men­te abru­ma­dor pa­ra pe­que­ñas em­pre­sas que no tie­nen los me­dios pa­ra re­cu­pe­rar­se.

En el 11° In­for­me Anual de Ci­ber­se­gu­ri­dad de Cis­co® 2018, los pro­fe­sio­na­les de se­gu­ri­dad ci­ber­né­ti­ca di­je­ron que, pa­ra re­du­cir las po­si­bi­li­da­des de ata­ques, in­ver­ti­rían y apro­ve­cha­rían ca­da vez más las he­rra­mien­tas que usan In­te­li­gen­cia Ar­ti­fi­cial y el ma­chi­ne lear­ning. Ade­más, de acuer­do con los en­cues­ta­dos en el es­tu­dio, más de la mi­tad de to­dos los ata­ques re­sul­ta­ron en da­ños fi­nan­cie­ros de más de US $500,000 que in­clu­yen, en­tre otros, la pér­di­da de in­gre­sos, clien­tes, opor­tu­ni­da­des y cos­tos de des­em­bol­so di­rec­to.

La im­ple­men­ta­ción de sis­te­mas au­to­ma­ti­za­dos de mo­ni­to­reo ba­sa­dos en in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial y tec­no­lo­gía de ma­chi­ne lear­ning pue­de de­te­ner ata­ques an­tes de que pue­dan ser com­ple­ta­dos. El mo­ni­to­reo de re­des so­cia­les, cam­pa­ñas de phis­hing, apli­ca­cio­nes fal­sas y malwa­re, com­ple­men­ta­do con una ágil es­tra­te­gia de des­ac­ti­va­ción, pue­de in­clu­so ayu­dar a pre­ve­nir el lan­za­mien­to de un ata­que.

De acuer­do con in­ves­ti­ga­cio­nes de la com­pa­ñía, pa­ra fi­na­les de 2020, las or­ga­ni­za­cio­nes que no apro­ve­chen las téc­ni­cas de ma­chi­ne lear­ning y de au­ten­ti­ca­ción mul­ti­fac­to­rial avan­za­da se­rán in­ca­pa­ces de es­tar al tan­to de las de­man­das del usua­rio fi­nal en la era di­gi­tal. Y las or­ga­ni­za­cio­nes que no im­ple­men­ten las más re­cien­tes es­tra­te­gias de pro­tec­ción con­tra frau­de pro­ba­ble­men­te des­cu­bri­rán que, en 2018 y los años si­guien­tes, les cos­ta- rá mu­cho tra­ba­jo man­te­ner su po­si­ción en el mer­ca­do y per­ma­ne­cer re­le­van­tes en su in­dus­tria.

Los ci­ber­cri­mi­na­les no son es­tú­pi­dos. Su me­ta fi­nal es ro­bar la ma­yor can­ti­dad de di­ne­ro con el mí­ni­mo es­fuer­zo. Al igual que un la­drón que pre­fie­re asal­tar ho­ga­res con puer­tas sin ce­rro­jo, los ci­ber­cri­mi­na­les op­tan por apun­tar sus mi­ras a sis­te­mas dé­bi­les. Las com­pa­ñías que tie­nen va­cíos en sus sis­te­mas de prevención del frau­de se vuel­ven blan­cos más gran­des pa­ra los ata­can­tes. Por eso, hoy to­das las em­pre­sas de­ben con­tar con un en­fo­que ho­lís­ti­co, mul­ti­ni­vel, mul­ti­ca­pas den­tro de una es­tra­te­gia de pro­tec­ción de ame­na­zas di­gi­ta­les, sien­do la tec­no­lo­gía de ma­chi­ne lear­ning y la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial (IA) los com­po­nen­tes esen­cia­les de cual­quier es­tra­te­gia efec­ti­va de de­fen­sa an­ti­frau­de.

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