La seguridad de red y la privacidad de los datos están copando el interés de todos los sectores económicos, especialmente aquellos cuyos usuarios tengan que acceder a aplicaciones, servicios y datos sensibles tanto desde las propias instalaciones como remotamente, como podría ser el caso de la Sanidad. Por tanto, controlar y proteger las arquitecturas de TI se ha evidenciado como uno de los principales desafíos del 2024. La escasa visibilidad de la actividad de red aumenta el riesgo de ataques, a lo que hay que añadir que el DNS se ha convertido en un vector de ataques. La observabilidad, la automatización de la red y la inteligencia de amenazas DNS son los tres factores que más están demandando las empresas.
Y aquí es donde entra en juego la IA. La automatización de las redes se ha convertido en una estrategia principal para dotar a los equipos de TI la flexibilidad y agilidad necesarias para adaptarse a las necesidades comerciales cambiantes, alcanzar objetivos comerciales y acelerar la transformación digital.
Sin embargo, la automatización de redes no es tarea fácil y las empresas lo saben pues se enfrentan diversos desafíos organizativos y técnicos que a menudo dificultan su implementación. Según el Informe Global de Automatización de Redes 2023 de la consultora IDC, patrocinado por EfficientIP, el 42% de las organizaciones carecen de las habilidades necesarias mientras que el 35% menciona la imposibilidad de automatizar tareas.
Para que las operaciones y la seguridad de la red sean eficaces, especialmente en la detección y corrección de anomalías, las decisiones basadas en datos se han vuelto casi obligatorias. En 2023 se produjo un progreso continuo en las aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML), con especial atención a la mejora de algoritmos, la automatización y la integración de la IA en diversas industrias y servicios. Esto dio lugar a una amplia gama de aplicaciones innovadoras, como la detección temprana de enfermedades para la atención sanitaria y la detección en tiempo real de actividades fraudulentas en el sector financiero. Además de los casos de uso obvios de la IA, el gran objetivo común de esta en todos los ámbitos es mejorar la ciberseguridad.
La IA permite identificar y priorizar con mayor precisión problemas y alertas. Las soluciones DDI sacan el máximo partido a la IA para la detección inteligente de amenazas, el análisis predictivo y la respuesta y mitigación automatizadas. Los algoritmos impulsados por IA pueden analizar el tráfico DNS y detectar con precisión anomalías o posibles ciberamenazas, como phishing o DGA. Al monitorizar permanentemente la actividad de DNS y establecer un comportamiento de referencia, se pueden identificar rápidamente patrones sospechosos como túneles de DNS o intentos de exfiltración de datos.
En definitiva, la capacidad de respuesta automatizada garantiza una mitigación rápida y eficaz de los ataques basados en DNS, a la vez que se reduce su impacto en la infraestructura de red y se mejorar la seguridad global de la organización.
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