Cada año son producidos chips más potentes, dispositivos con mayor capacidad de operación y almacenamiento, algoritmos más complejos que engloban actividades específicas, aplicaciones más funcionales y todo un universo de posibilidades. Todo este panorama resultaría en una época llena de beneficios, de no ser por el creciente conflicto entre tecnologías que luchan constantemente entre ellas. 

Seguramente ha escuchado premisas en películas y novelas de ciencia ficción en las que Inteligencias Artificiales han tomado conciencia, generando conflictos contra el hombre, y que, a pesar del desarrollo y esfuerzo tecnológico, la humanidad es incapaz de hacer frente ante esta amenaza, sea cual sea, debido al desarrollo veloz de tecnología. Esta situación los hace confiar en máquinas que sean capaces de enfrentarse entre ellas. 

Suena a cliché, pero nada más cercano a la realidad. Durante este año, y en menos de seis meses, se registraron tres ataques que tomaron por sorpresa a usuarios y empresas a nivel mundial: Wanna Cry, NoPetya y BadRabbit; y tan sólo en el mes de octubre fueron filtrados 55,488,818[i] registros por distintas actividades delictivas. Poco a poco, el crecimiento y desarrollo de estas tendencias criminales ha hecho que las empresas comprendan que es necesario apoyarse de la tecnología para defenderse de la tecnología. 

En la industria de la seguridad cada día aparecen vulnerabilidades y maneras novedosas de atacar a individuos y organizaciones usando sus herramientas de trabajo. Es tal la cantidad de distintos tipos de programación maliciosa que el hombre ha tenido que redoblar esfuerzos para hacer frente a la mayoría de estas amenazas. Sin embargo, en un futuro cercano será superado y su capacidad de respuesta será casi nula debido a la velocidad de propagación y a la complejidad que los archivos maliciosos demuestran día con día. 

¿Cómo hacer frente a ello? Machine Learning e Inteligencia Artificial son tecnologías que poco a poco toman mayor presencia en el panorama de la seguridad, una paquetería que es capaz de aprender y adaptarse de forma natural ante las futuras tendencias, evolucionando a la par, entendiendo a una velocidad mucho mayor de qué manera contener actuales y futuros ataques digitales. De acuerdo con una encuesta de seguridad[1] que realizamos a 300 profesionales de seguridad y TI, un 70% ha contemplado el uso de Machine Learning para su protección en los últimos 12 meses. 

El uso de estas tecnologías evolutivas ha resultado en la contención de amenazas mucho antes de que sean ejecutadas; el hecho de que estos programas sean capaces de analizar el código que compone a cada uno de los archivos que entren a nuestros dispositivos es una muestra de su capacidad y velocidad de respuesta, lo cual por el momento nos ha otorgado una etapa de confianza y tranquilidad.

Sin embargo, así como la tecnología benigna crece, también el desarrollo de tecnologías criminales basadas en los principios de Inteligencia Artificial y Machine Learning comenzarán a surgir, lo que generará un conflicto entre máquinas, las cuales se adaptarán para superar a sus contrapartes. Esto creará un bando enfocado en la protección y otro en el ataque y daños a la información empresarial o personal. 

Este desarrollo de tecnologías nos convertirá de participantes activos ante las tendencias de seguridad a observadores pasivos, ya que el nivel de complejidad superará la capacidad humana, por lo que confiaremos y nos apoyaremos en la capacidad de procesamiento de máquinas para defendernos de tecnologías similares. 

Aunque esto suene a ciencia ficción, no lo es. Esto ya está ocurriendo. Y debemos tener este entendimiento de que, así como la tecnología se desarrolla, nuestra confianza en la misma debe crecer para poder aceptar su cobijo ante un futuro no muy lejano. 

*Sr. Product Marketing Manager, Latin America & Caribbean en Cylance

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[1] https://pages.cylance.com/10-25ESGReport_LP-ESG-ReportSpanish.html

[ii] https://www.itgovernance.co.uk/blog/list-of-data-breaches-and-cyber-attacks-in-october-2017-55-million-records-leaked/