La capacidad de detectar señales que preceden un ataque se ha convertido en uno de los ejes de la estrategia de Stefanini Cyber, unidad de ciberseguridad del Grupo Stefanini. La compañía utiliza inteligencia artificial para procesar grandes cantidades de información, relacionar eventos e identificar patrones de comportamiento asociados con ofensivas que todavía no se han materializado.
La propuesta, denominada ciberseguridad preemptiva, modifica el momento en que las organizaciones buscan intervenir. En lugar de concentrarse únicamente en vulnerabilidades conocidas y riesgos potenciales, el enfoque pretende determinar si existen indicios de que una agresión está siendo preparada.
“El modelo tradicional parte de la premisa de que el atacante encontrará una vulnerabilidad y la explotará. La estrategia preemptiva trabaja de otra manera. Independientemente de la vulnerabilidad existente, buscamos identificar si existen señales de que se está planeando un ataque. El foco deja de estar únicamente en la falla y pasa a estar en el comportamiento“, afirma Leidivino Natal, CEO global de Stefanini Cyber.
La inteligencia artificial ha contribuido a acelerar tanto las capacidades de defensa como las herramientas disponibles para los ciberdelincuentes. Según Natal, la expansión de estas tecnologías incrementó de manera significativa la capacidad para procesar información, haciendo posible examinar y relacionar miles de acontecimientos, descartar ruido y encontrar patrones en menos tiempo.
Ese cambio también está relacionado con la transformación de las amenazas. Los grupos criminales ya no concentran necesariamente sus actividades en el secuestro de datos. Entre sus objetivos aparecen el fraude financiero, el robo de identidad, la minería ilícita de criptomonedas y otras operaciones que pueden producir beneficios económicos con mayor rapidez. La IA, además, empezó a ser empleada por los propios atacantes para automatizar procedimientos y aumentar la escala de sus ofensivas.
Durante años, la respuesta basada en detectar un incidente, investigarlo y contenerlo permitió reducir riesgos en los entornos corporativos. La velocidad y complejidad que han adquirido los ataques, junto con el uso de inteligencia artificial, han estrechado ese margen de reacción.
“Responder con rapidez sigue siendo importante, pero ya no es suficiente para enfrentar el panorama actual. El gran diferencial pasa a ser la capacidad de correlacionar miles de eventos, eliminar ruido e identificar patrones antes de que ocurra un incidente. Cuanto antes logremos reconocer estas señales, mayor será el tiempo disponible para que los equipos tomen decisiones y reduzcan la probabilidad de que un ataque tenga éxito“, afirma Leidivino Natal.
Para la compañía, contar con más tiempo antes de que una amenaza se concrete también tiene efectos sobre la operación. Ese margen permite tomar decisiones que pueden contribuir a mantener disponibles los sistemas, evitar interrupciones y aumentar la resiliencia de las organizaciones. También busca reducir las consecuencias financieras y reputacionales asociadas con un escenario de amenazas que cambia de manera constante.
El cambio de enfoque lleva a que la ciberseguridad tenga una relación más directa con la continuidad del negocio. Natal considera que esto obliga a revisar cómo están organizadas las estrategias de seguridad en numerosas empresas, donde todavía predomina una lógica reactiva.
Los sectores con mayor madurez en esta materia ya avanzan hacia esquemas de anticipación. El sector financiero es señalado como uno de ellos, con modelos que incorporan la identificación temprana de amenazas y una mayor conexión entre las decisiones de ciberseguridad y aquellas relacionadas con la continuidad de las operaciones.
La transformación también alcanza a los equipos encargados de proteger las organizaciones. “Esta evolución también cambia el perfil de los profesionales de ciberseguridad. El conocimiento técnico sigue siendo esencial, pero crece la necesidad de líderes capaces de comprender el negocio, identificar activos críticos e interpretar señales que indiquen una amenaza en preparación“, afirma.
Para Natal, la combinación entre inteligencia artificial, conocimiento del contexto empresarial y análisis del comportamiento tendrá un peso creciente en la anticipación de riesgos.
“La tendencia es que la capacidad de anticipar riesgos se consolide como uno de los principales diferenciales de la ciberseguridad en los próximos años. Las organizaciones que logren identificar señales antes de que el ataque se materialice tendrán más condiciones para preservar sus operaciones, reducir impactos financieros y fortalecer su resiliencia”, concluye el ejecutivo de Stefanini Cyber.
