ESCUCHAREl incremento de ataques con ransomware en el mundo requiere que a las técnicas de detección de malware llevadas a cabo por humanos se les sume aprendizaje profundo (inteligencia artificial, IA), herramienta que puede generar respuestas «más rápidas y precisas». Así lo aseguraron desarrolladores de IA.
Una de estas apuestas es la que ofrece una plataforma basada en redes neuronales de aprendizaje profundo (deep learning), forma avanzada de aprendizaje automático (machine learning), ambas ramas de la IA.
Lo que logran estas redes neuronales, que se asemejan al funcionamiento del cerebro humano, es detectar malware tanto conocido como desconocido, a una tasa de 20 milisegundos.
La propuesta, que se denomina Intercept X, puede tomar grandes muestras de archivos, luego desmenuzarlos (por ejemplo, en nivel de comprensión o antigüedad), y finalmente analizarlos con base en un modelo matemático.
La velocidad, el mayor rendimiento y la posibilidad de abarcar miles de archivos al mismo tiempo diferencian esta técnica de otras, según analizó Leonardo Granda, responsable de Ingeniería de Sophos, la empresa inglesa que está detrás de este desarrollo.
La necesidad de comenzar a implementar estas herramientas surge de los inconvenientes de seguridad que tienen -cada vez más- empresas de todas los sectores en el mundo.
De acuerdo con una investigación revelada por Granda durante un encuentro en la ciudad de Buenos Aires, un promedio de 16 equipos resulta infectados cada mes por compañía, cifra que se basa edn un relevamiento sobre 2.700 jefes de departamentos de tecnología.
Asimismo, se descubrió que las organizaciones «gastan siete días de trabajo al mes arreglando máquinas infectadas», lo que tiene como consecuencia que «48% de los administradores de IT trabaje horas extras».
