La inteligencia artificial (IA) está teniendo un impacto significativo en el ámbito de las tecnologías de la información (TI), especialmente en lo que respecta a las copias de seguridad, la protección contra el ransomware y la recuperación ante desastres. A continuación, exploraremos cómo se está utilizando la IA para proteger los datos y hacia dónde se dirige esta tendencia.

La IA como escudo contra el ransomware

La IA ha demostrado ser una herramienta invaluable en la lucha contra el ransomware. Su capacidad para detectar y responder de manera proactiva a ataques de este tipo es una característica destacada. La IA utiliza análisis predictivos sobre datos existentes para anticipar y prevenir amenazas. La escala a la que puede operar la IA es un factor crucial, ya que permite abordar grandes conjuntos de datos de manera eficiente.

Existen dos enfoques principales para utilizar la IA en la preparación y respuesta ante ataques de ransomware. En primer lugar, la preparación se centra en evitar que un ataque sea exitoso en primer lugar, y en segundo lugar, la capacidad de simular y evaluar diferentes escenarios de ataque es de gran utilidad para estar preparados.

Este enfoque destaca la importancia del modelado y monitoreo de la infraestructura. La detección y predicción de anomalías son esenciales en este proceso, ya que ayudan a comprender los patrones y comportamientos normales en los datos. Dado que los ataques pueden ser cada vez más sofisticados, estas herramientas son cruciales.

Precaución ante la avalancha de datos

Lamentablemente, los ciberdelincuentes también están utilizando la IA para sus propios fines. La IA generativa se emplea de dos maneras: para comprender patrones de datos y comportamientos existentes, y para generar conjuntos de datos sintéticos que simulan y ponen a prueba los algoritmos utilizados en la vigilancia. Este uso de la IA podría resultar en una mayor cantidad de datos que deben gestionarse y protegerse.

El crecimiento del uso de la IA en general conlleva la generación masiva de datos, especialmente cuando se emplean modelos lingüísticos personalizados, como los utilizados en experiencias de tipo Chat GPT privadas y conformes. A medida que se implementen más casos de uso, se generarán más datos, lo que plantea desafíos adicionales en la protección de datos y la necesidad de estrategias de copia de seguridad adecuadas.

Recuperación inteligente de datos

Es importante reconocer que en algún momento será necesario recuperarse de un incidente. La IA puede desempeñar un papel fundamental en acelerar y simplificar la planificación de la recuperación. Esto implica una integración completa con los procesos y equipos de seguridad, incluida la capacidad de utilizar algoritmos para realizar una recuperación más rápida y precisa, basada en la comprensión de las relaciones y dependencias entre los datos respaldados.

A medida que se comprenden mejor las relaciones entre los datos, los modelos de aprendizaje automático pueden priorizar lo que se debe recuperar. Esta etapa se conoce como “recuperación inteligente de datos” y tiene como objetivo reducir el tiempo necesario para restaurar sistemas críticos y minimizar el tiempo de inactividad. En última instancia, la IA desempeña un papel vital en la protección y recuperación de datos en un entorno cada vez más complejo y amenazante.