Ciberseguridad en las finanzas
Cuanto mayor sea el valor de los datos y los activos de una organización, como los que están en instituciones financieras, mayor será el riesgo de un ciberataque. Aquí, la IA (inteligencia artificial) puede tener un papel decisivo para ganar el juego del gato y el ratón entre los administradores de la red y los ciberdelincuentes.
1) La mayoría de las amenazas internas están motivadas por razones financieras y son especialmente difíciles de abordar ya que el responsable de la amenaza sabe dónde están guardados los datos. La inteligencia artificial en combinación con el
machine learning es la forma más eficaz de hacer frente a esta amenaza. Mediante la continua supervisión de los registros recogidos de todos los dispositivos y cuentas de usuarios, las herramientas de análisis del comportamiento que se utilizan en el aprendizaje automático pueden aprender el comportamiento general de cada entidad, o “perfil de referencia”. Una vez establecido un perfil de referencia, cualquier desviación de este comportamiento se marca como una anomalía y se avisa al administrador del sistema.
2) La proliferación de dispositivos de IoT ha facilitado a los hackers el lanzamiento de ataques masivos de denegación de servicio distribuidos (DDoS), inundando los servidores con solicitudes maliciosas para inutilizarlos. El uso de inteligencia artificial con big data puede proteger a las empresas de los ataques DDoS. La IA y el análisis de big data pueden potenciar los motores de correlación para inferir patrones de ataque comparando el tráfico de la red con los flujos de datos en tiempo real recibidos de las fuentes de inteligencia de amenazas. Mediante la vigilancia de la red de un banco para determinar el origen del tráfico, la velocidad, la variedad y el consumo de ancho de banda, la IA puede distinguir entre un pico legítimo en las solicitudes entrantes y un ataque DDoS y, por lo tanto, evitar los ataques.
3)El phishing es uno de los ciberataques más frecuentes en el sector financiero. El procesamiento de lenguaje natural (PNL), un subcampo de la inteligencia artificial, junto con el análisis del comportamiento, puede ayudar a detectar los correos electrónicos de phishing. Los modelos de IA pueden ser entrenados con grupos de datos para distinguir entre archivos seguros y maliciosos. Los modelos de IA pueden identificar, aislar y eliminar los archivos adjuntos infectados. Además, la PNL puede utilizarse para realizar análisis semánticos de texto para detectar sitios web y direcciones de correo electrónico con intenciones maliciosas y listas negras. La inteligencia artificial puede identificar esquemas de
phishing que a menudo son pasados por alto por los seres humanos debido a su asombroso parecido con las fuentes legítimas.