¿Cuáles son los tipos más comunes de ataques de red y anomalías que el aprendizaje automático puede detectar y prevenir?

1 Ataques de denegación de servicio

Una denegación de servicio (DoS) El ataque es un intento de interrumpir el funcionamiento normal de una red o un servidor abrumándolo con tráfico o solicitudes. Una denegación de servicio distribuida (DDoS) El ataque es una forma más avanzada de DoS que involucra múltiples dispositivos o fuentes comprometidas. El aprendizaje automático puede ayudar a detectar y prevenir ataques DoS y DDoS mediante el análisis del tráfico de red y la identificación de patrones anormales, como picos, inundaciones o paquetes falsificados. El aprendizaje automático también puede ayudar a filtrar el tráfico malicioso y priorizar las solicitudes legítimas, reduciendo el impacto del ataque.

2 Infecciones de malware

El malware es cualquier software diseñado para dañar o comprometer una red, un dispositivo o un usuario. El malware puede incluir virus, gusanos, troyanos, ransomware, spyware, adware y más. El aprendizaje automático puede ayudar a detectar y prevenir infecciones de malware mediante el análisis de archivos y aplicaciones en busca de comportamientos sospechosos, firmas o anomalías. El aprendizaje automático también puede ayudar a clasificar y aislar muestras de malware, y actualizar los sistemas de seguridad con nueva información y reglas. El aprendizaje automático también puede ayudar a evitar que el malware se propague o se comunique con servidores externos, bloqueando o restringiendo las conexiones de red.

3 Detección y prevención de intrusiones

Una intrusión es cualquier acceso no autorizado o malicioso a una red o un sistema. Una intrusión puede provocar el robo de datos, daños o sabotaje. Un sistema de detección de intrusos (IDENTIFICADORES) es una herramienta que monitorea el tráfico de red y alerta a los administradores de cualquier intrusión potencial o real. Un sistema de prevención de intrusiones (IPS) es una herramienta que no solo detecta, sino que también bloquea o mitiga las intrusiones. El aprendizaje automático puede ayudar a mejorar la precisión y la eficiencia de IDS e IPS al aprender de datos históricos y en tiempo real, y adaptarse a amenazas nuevas o en evolución. El aprendizaje automático también puede ayudar a reducir los falsos positivos y negativos, y proporcionar más contexto y conocimientos sobre la naturaleza y el origen de la intrusión.

4 Amenazas internas

Una amenaza interna es una amenaza que se origina dentro de la organización, como un empleado, un contratista, un socio o un cliente. Una amenaza interna puede ser intencional o no intencional, y puede implicar fuga de datos, fraude, sabotaje o espionaje. El aprendizaje automático puede ayudar a detectar y prevenir amenazas internas mediante el análisis del comportamiento y la actividad del usuario, y la identificación de desviaciones de los patrones normales o esperados. El aprendizaje automático también puede ayudar a marcar o alertar acciones sospechosas o arriesgadas, como acceder a información confidencial, transferir archivos grandes o usar dispositivos o aplicaciones no autorizados.

5 Anomalías de red

Una anomalía de red es cualquier desviación del comportamiento o rendimiento normal o esperado de una red o un sistema. Una anomalía de red puede indicar un problema potencial o existente, como una configuración incorrecta, un mal funcionamiento, un cuello de botella o un ataque. El aprendizaje automático puede ayudar a detectar y prevenir anomalías de red al establecer una línea de base de la actividad y el rendimiento normales de la red, y al monitorear cualquier cambio o variación. El aprendizaje automático también puede ayudar a diagnosticar y solucionar anomalías de red, al proporcionar análisis de causa raíz, recomendaciones o soluciones.

El aprendizaje automático es una herramienta potente y versátil que puede mejorar las capacidades de seguridad y la resistencia de su red. Al aplicar el aprendizaje automático al análisis del tráfico de red, puede detectar y prevenir varios tipos de ataques y anomalías de red, y proteger sus activos y datos de red de las amenazas cibernéticas.

6 Esto es lo que más debe considerar

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más le gustaría añadir?