SANTIAGO.- En los últimos años la 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".
