En ese sentido, para llevar adelante un buen plan
para protegerse de estas actividades ilícitas, los avances de las tecnologías
juegan un papel más que relevante. Precisamente, la implementación exitosa de
la Inteligencia Artificial (IA) mediante Machine Learning (ML) puede ser la
diferencia entre una buena defensa y una deficiente.
¿Pero en qué consiste esta
disciplina científica? Miguel Díaz, Líder de Investigación y Desarrollo del
Centro de Ciberinteligencia de Entel, señala en conversación con Emol que el
“Machine Learning es capaz de tomar todos los datos que se generen en una
empresa de forma automática y relacionarla”.
Y es que algunas de las
utilizaciones cotidianas del Machine Learning se dan cuando aplicaciones como
Youtube y Spotify recomiendan canciones, en la asistencia virtual de los
celulares (como Siri, Alexa, Google) y también en el reconocimiento de
imágenes.
Pero en el caso de la ciberseguridad de una empresa, el ML permite
buscar un “comportamiento anómalo” en los datos que ya traspasó las
herramientas de seguridad. “Esto brinda buenos indicadores para empezar
una investigación, y uno como analista entiende el comportamiento y entonces
ahí podemos hacer búsquedas mucho más exhaustivas”, dice Díaz, quien
expuso en el encuentro Entel Talks “AI & Analytics en la ciberdefensa
de la empresa: Colaboración entre el hombre y la máquina”.
Sin embargo,
estas tecnologías no pueden funcionar solas y se necesita que un especialista
guíe los procesos. “Esto no es algo que se conecta a la red y que ya no se
necesitan analistas porque trabaja solo, sino que es un apoyo al trabajo que
realizan los profesionales, que permite ser más eficientes y concentrar los
esfuerzos en lo esencial”, asevera Díaz.
Los “data scientists”
Precisamente, los profesionales dedicados a la Data Science (Ciencia de Datos)
son los llamados a cumplir esta tarea.
Miguel Díaz explica que la Data Science
“es una disciplina cuya función es extraer la información de los datos de
forma automática para luego categorizarla, clasificarla y tratar de entender lo
que nos están diciendo y luego utilizarla en la toma de decisiones”.
Asimismo, señala que los “data scientists” tienen que tener un sólido
manejo de la disciplina que analizan, habilidades de informática y finalmente conocimiento
matemático.
En ese sentido, indica que “si vas a ser un data scientist en
ciberseguridad, lo primero es que tienes que manejarte 100% en el tema, no
puedes partir de cero. Tienes que entender el origen de los ataques, cómo
actúan los hackers y tener mucha experiencia en respuestas incidentes”.
En
cuanto al conocimiento en informática y computacionales, esto se traduce en
saber programar, analizar los datos y conocer el proceso de almacenamiento y
manejo de servidores. Mientras que la matemática, recalca el experto,
“ayuda a entender cómo tenemos que hacer inferencias computacionales de la
realidad y cómo “mapear” la realidad al mundo digital”.
El
experto de Entel dice que en la actualidad falta capital humano que se
especialice en el Data Science. “Hace falta una apertura del mercado para
que aparezcan estos profesionales. Todavía sigue siendo una disciplina
relativamente nueva, donde las empresas recién están viendo como implementarla
dentro de sus procesos de negocios”.
Sin embargo, asegura que en materia
de ciberseguridad “hay un mayor interés de los profesionales en formarse
en esto y las industrias en contratarlos. Hoy hay una mayor concientización
sobre esta realidad”.
Fuente: Emol.com
ciberseguridad se ha ido convirtiendo en una de los principales puntos a
considerar en la operación de una empresa, buscando evitar ataques
cibernéticos que pongan en riesgo los datos de miles de personas y de
distintas organizaciones.
En ese sentido, para llevar adelante un buen plan para protegerse de
estas actividades ilícitas, los avances de las tecnologías juegan un
papel más que relevante. Precisamente, la implementación exitosa de la
Inteligencia Artificial (IA) mediante Machine Learning (ML) puede ser la
diferencia entre una buena defensa y una deficiente.
¿Pero en qué consiste esta disciplina científica? Miguel Díaz, Líder de
Investigación y Desarrollo del Centro de Ciberinteligencia de Entel,
señala en conversación con Emol que el “Machine Learning es capaz de
tomar todos los datos que se generen en una empresa de forma automática y
relacionarla”.
Y es que algunas de las utilizaciones cotidianas del Machine Learning se
dan cuando aplicaciones como Youtube y Spotify recomiendan canciones,
en la asistencia virtual de los celulares (como Siri, Alexa, Google) y
también en el reconocimiento de imágenes.
Pero en el caso de la ciberseguridad de una empresa, el ML permite
buscar un “comportamiento anómalo” en los datos que ya traspasó las
herramientas de seguridad. “Esto brinda buenos indicadores para empezar
una investigación, y uno como analista entiende el comportamiento y
entonces ahí podemos hacer búsquedas mucho más exhaustivas”, dice Díaz,
quien expuso en el encuentro Entel Talks “AI & Analytics en la
ciberdefensa de la empresa: Colaboración entre el hombre y la máquina”.
Sin embargo, estas tecnologías no pueden funcionar solas y se necesita
que un especialista guíe los procesos. “Esto no es algo que se conecta a
la red y que ya no se necesitan analistas porque trabaja solo, sino que
es un apoyo al trabajo que realizan los profesionales, que permite ser
más eficientes y concentrar los esfuerzos en lo esencial”, asevera Díaz.
Los “data scientists”
Precisamente, los profesionales dedicados a la Data Science (Ciencia de
Datos) son los llamados a cumplir esta tarea.
Miguel Díaz explica que la Data Science “es una disciplina cuya función
es extraer la información de los datos de forma automática para luego
categorizarla, clasificarla y tratar de entender lo que nos están
diciendo y luego utilizarla en la toma de decisiones”.
Asimismo, señala que los “data scientists” tienen que tener un sólido
manejo de la disciplina que analizan, habilidades de informática y
finalmente conocimiento matemático.
En ese sentido, indica que “si vas a ser un data scientist en
ciberseguridad, lo primero es que tienes que manejarte 100% en el tema,
no puedes partir de cero. Tienes que entender el origen de los ataques,
cómo actúan los hackers y tener mucha experiencia en respuestas
incidentes”.
En cuanto al conocimiento en informática y computacionales, esto se
traduce en saber programar, analizar los datos y conocer el proceso de
almacenamiento y manejo de servidores. Mientras que la matemática,
recalca el experto, “ayuda a entender cómo tenemos que hacer inferencias
computacionales de la realidad y cómo “mapear” la realidad al mundo
digital”.
El experto de Entel dice que en la actualidad falta capital humano que
se especialice en el Data Science. “Hace falta una apertura del mercado
para que aparezcan estos profesionales. Todavía sigue siendo una
disciplina relativamente nueva, donde las empresas recién están viendo
como implementarla dentro de sus procesos de negocios”.
Sin embargo, asegura que en materia de ciberseguridad “hay un mayor
interés de los profesionales en formarse en esto y las industrias en
contratarlos. Hoy hay una mayor concientización sobre esta realidad”.
Fuente: Emol.com – https://www.emol.com/noticias/Tecnologia/2019/05/30/949641/El-rol-clave-de-la-inteligencia-artificial-para-fortalecer-la-ciberseguridad-de-las-empresas.html
ciberseguridad se ha ido convirtiendo en una de los principales puntos a
considerar en la operación de una empresa, buscando evitar ataques
cibernéticos que pongan en riesgo los datos de miles de personas y de
distintas organizaciones.
En ese sentido, para llevar adelante un buen plan para protegerse de
estas actividades ilícitas, los avances de las tecnologías juegan un
papel más que relevante. Precisamente, la implementación exitosa de la
Inteligencia Artificial (IA) mediante Machine Learning (ML) puede ser la
diferencia entre una buena defensa y una deficiente.
¿Pero en qué consiste esta disciplina científica? Miguel Díaz, Líder de
Investigación y Desarrollo del Centro de Ciberinteligencia de Entel,
señala en conversación con Emol que el “Machine Learning es capaz de
tomar todos los datos que se generen en una empresa de forma automática y
relacionarla”.
Y es que algunas de las utilizaciones cotidianas del Machine Learning se
dan cuando aplicaciones como Youtube y Spotify recomiendan canciones,
en la asistencia virtual de los celulares (como Siri, Alexa, Google) y
también en el reconocimiento de imágenes.
Pero en el caso de la ciberseguridad de una empresa, el ML permite
buscar un “comportamiento anómalo” en los datos que ya traspasó las
herramientas de seguridad. “Esto brinda buenos indicadores para empezar
una investigación, y uno como analista entiende el comportamiento y
entonces ahí podemos hacer búsquedas mucho más exhaustivas”, dice Díaz,
quien expuso en el encuentro Entel Talks “AI & Analytics en la
ciberdefensa de la empresa: Colaboración entre el hombre y la máquina”.
Sin embargo, estas tecnologías no pueden funcionar solas y se necesita
que un especialista guíe los procesos. “Esto no es algo que se conecta a
la red y que ya no se necesitan analistas porque trabaja solo, sino que
es un apoyo al trabajo que realizan los profesionales, que permite ser
más eficientes y concentrar los esfuerzos en lo esencial”, asevera Díaz.
Los “data scientists”
Precisamente, los profesionales dedicados a la Data Science (Ciencia de
Datos) son los llamados a cumplir esta tarea.
Miguel Díaz explica que la Data Science “es una disciplina cuya función
es extraer la información de los datos de forma automática para luego
categorizarla, clasificarla y tratar de entender lo que nos están
diciendo y luego utilizarla en la toma de decisiones”.
Asimismo, señala que los “data scientists” tienen que tener un sólido
manejo de la disciplina que analizan, habilidades de informática y
finalmente conocimiento matemático.
En ese sentido, indica que “si vas a ser un data scientist en
ciberseguridad, lo primero es que tienes que manejarte 100% en el tema,
no puedes partir de cero. Tienes que entender el origen de los ataques,
cómo actúan los hackers y tener mucha experiencia en respuestas
incidentes”.
En cuanto al conocimiento en informática y computacionales, esto se
traduce en saber programar, analizar los datos y conocer el proceso de
almacenamiento y manejo de servidores. Mientras que la matemática,
recalca el experto, “ayuda a entender cómo tenemos que hacer inferencias
computacionales de la realidad y cómo “mapear” la realidad al mundo
digital”.
El experto de Entel dice que en la actualidad falta capital humano que
se especialice en el Data Science. “Hace falta una apertura del mercado
para que aparezcan estos profesionales. Todavía sigue siendo una
disciplina relativamente nueva, donde las empresas recién están viendo
como implementarla dentro de sus procesos de negocios”.
Sin embargo, asegura que en materia de ciberseguridad “hay un mayor
interés de los profesionales en formarse en esto y las industrias en
contratarlos. Hoy hay una mayor concientización sobre esta realidad”.
Fuente: Emol.com – https://www.emol.com/noticias/Tecnologia/2019/05/30/949641/El-rol-clave-de-la-inteligencia-artificial-para-fortalecer-la-ciberseguridad-de-las-empresas.html
Fuente: Emol.com – https://www.emol.com/noticias/Tecnologia/2019/05/30/949641/El-rol-clave-de-la-inteligencia-artificial-para-fortalecer-la-ciberseguridad-de-las-empresas.html
Fuente: Emol.com – https://www.emol.com/noticias/Tecnologia/2019/05/30/949641/El-rol-clave-de-la-inteligencia-artificial-para-fortalecer-la-ciberseguridad-de-las-empresas.html
Fuente: Emol.com – https://www.emol.com/noticias/Tecnologia/2019/05/30/949641/El-rol-clave-de-la-inteligencia-artificial-para-fortalecer-la-ciberseguridad-de-las-empresas.html
Fuente: Emol.com – https://www.emol.com/noticias/Tecnologia/2019/05/30/949641/El-rol-clave-de-la-inteligencia-artificial-para-fortalecer-la-ciberseguridad-de-las-empresas.html