En nuestra búsqueda por mirar hacia el futuro de la protección de datos, hemos recopilado información del equipo de expertos de Safetica, incluidos analistas de ciberseguridad, gerentes de productos y especialistas en privacidad de datos. Desde el auge de las soluciones basadas en la nube hasta las amenazas inminentes que plantea la IA generativa, nuestros expertos han revelado las tendencias y los desafíos que nos esperan en 2024.
Predicción 1: las empresas harán la transición a soluciones de protección de datos basadas en la nube
Habrá una preferencia obvia por las soluciones de protección de datos basadas en la nube en 2024. Esta transición está impulsada por la necesidad de mejorar la accesibilidad, la escalabilidad y la seguridad, atendiendo a las demandas de las empresas en un mundo en el que lo digital es prioritario.
A continuación se explica por qué este cambio es fundamental, por qué las organizaciones eligen soluciones basadas en la nube y cómo se alinean con las estrategias modernas de protección de datos:
Accesibilidad y escalabilidad
- Las soluciones de protección de datos basadas en la nube ofrecen fácil acceso a los datos desde cualquier lugar y en cualquier momento, lo que permite a los equipos trabajar de manera eficiente en diferentes ubicaciones. Leer más: Seguridad de los datos en la era del trabajo remoto
- La escalabilidad permite a las empresas adaptar sus medidas de protección de datos de acuerdo con sus necesidades cambiantes, ya sea debido al crecimiento o a cambios en los requisitos regulatorios.
Funciones de seguridad mejoradas
- Los proveedores de la nube invierten mucho en medidas de seguridad, incluido el cifrado, la detección de amenazas y los controles de acceso, lo que proporciona una defensa sólida contra las amenazas cibernéticas.
- Las actualizaciones y parches periódicos garantizan que las medidas de seguridad se mantengan actualizadas, lo que reduce el riesgo de vulnerabilidades.
Cumplimiento
- Las soluciones en la nube a menudo vienen con funciones de cumplimiento normativo integradas, lo que ayuda a las empresas a cumplir con las regulaciones de la industria como GDPR , HIPAA , PCI-DSS o CCPA .
- Los controles de cumplimiento y los informes automatizados simplifican el proceso de auditoría, lo que ahorra tiempo y recursos a las empresas.
Riesgos asociados con el almacenamiento en la nube
- Fuga de datos: controles de acceso débiles y configuraciones incorrectas pueden provocar acceso no autorizado a datos confidenciales. Ejemplos: acceso no autorizado a depósitos de almacenamiento en la nube, credenciales de usuario comprometidas.
- Pérdida y corrupción de datos: el malware, los errores humanos y las fallas de hardware pueden provocar una pérdida permanente de datos. Ejemplos: eliminación accidental de datos críticos, ataques cibernéticos como ransomware.
- Infracciones de cumplimiento: el incumplimiento de las regulaciones puede tener consecuencias legales y financieras. Ejemplos: Incumplimiento del GDPR , HIPAA o la nueva Ley Europea de Datos .
Predicción 2: Shadow IT seguirá siendo una amenaza creciente para la seguridad de los datos
En 2024, anticipamos un aumento en la prevalencia de Shadow IT dentro de las organizaciones, lo que plantea desafíos importantes para la seguridad y la privacidad de los datos. Esta tendencia suele surgir cuando los empleados buscan herramientas o soluciones que la infraestructura de TI de su empresa no proporciona, ya sea por conveniencia o por eficiencia percibida.
Shadow IT se refiere al uso de software, aplicaciones o dispositivos no autorizados dentro de una organización sin el conocimiento o aprobación del departamento de TI. Ejemplos concretos incluyen empleados que utilizan aplicaciones de mensajería personal como WhatsApp o Telegram para comunicarse en el trabajo, almacenan documentos de la empresa en servicios personales de almacenamiento en la nube como Dropbox o utilizan aplicaciones de software no aprobadas para tareas como gestión de proyectos o diseño gráfico.
A continuación se desglosa lo que significa el aumento de Shadow IT y cómo abordarlo:
Los riesgos asociados a shadow IT
- Riesgos para la seguridad de los datos. Por ejemplo, los empleados que utilizan dispositivos o software personales no aprobados pueden comprometer los datos de la empresa y presentar riesgos como violaciones y filtraciones de datos debido a funciones de seguridad inadecuadas o acceso desde redes no seguras.
- Impacto en el cumplimiento normativo: los ejemplos incluyen el almacenamiento de información confidencial del cliente en cuentas personales de almacenamiento en la nube, lo que puede violar las regulaciones de privacidad de datos como GDPR , HIPAA o CCPA y exponer a la organización a sanciones legales.
Mitigar los riesgos de shadow IT
-
- Implementar un programa integral de seguridad de datos en la nube es esencial para abordar las amenazas de Shadow IT. Esto incluye la implementación de soluciones de prevención de pérdida de datos (DLP) para monitorear y controlar el flujo de datos confidenciales.
- Aumentar la conciencia sobre las amenazas internas a través de la capacitación y la educación de los empleados ayuda a fomentar una cultura de conciencia de seguridad y fomenta el cumplimiento de las políticas de TI.
- Las auditorías periódicas y el monitoreo de la actividad de la red pueden ayudar a identificar aplicaciones y dispositivos no autorizados, lo que permite una intervención oportuna y la mitigación de riesgos.
- Puede que tenga sentido que su organización establezca restricciones y reglas para dispositivos personales mediante la implementación de una política BYOD (traiga su propio dispositivo)
- Un DLP garantiza que las políticas de protección de datos se apliquen de forma coherente, independientemente de dónde trabajen los empleados.
Predicción 3: Las organizaciones deberán centrarse en abordar las amenazas de la IA
En 2024, prevemos un panorama de amenazas crecientes derivadas de la IA generativa, lo que plantea nuevos desafíos a la seguridad y privacidad de los datos.
La IA generativa, incluidos modelos de lenguaje como ChatGPT, tiene la capacidad de generar texto, audio e imágenes muy convincentes y similares a los humanos. Como se describe en el artículo de Safetica, "El lado oscuro de ChatGPT: cómo la IA representa una amenaza para la seguridad de los datos" , la creación de desinformación y el engaño a personas desprevenidas para que divulguen información confidencial. haciéndose pasar por entidades o personas legítimas.
He aquí un vistazo más de cerca a esta tendencia emergente y a cómo las organizaciones pueden protegerse:
Mitigar las amenazas generativas de IA
- Las organizaciones pueden mitigar los riesgos que plantea la IA mediante una combinación de controles técnicos, capacitación de los empleados y medidas de cumplimiento .
- La implementación de soluciones sólidas de seguridad del correo electrónico, la realización de capacitaciones periódicas sobre concientización sobre el phishing y el aprovechamiento de las tecnologías de detección de amenazas impulsadas por IA pueden ayudar a detectar y mitigar el impacto del contenido malicioso generado por la IA generativa.
Cumplir con los requisitos reglamentarios
- Al reconocer los riesgos asociados con las tecnologías de inteligencia artificial, los reguladores están adaptando las regulaciones y aprobando nuevas leyes para abordar estas preocupaciones.
- Por ejemplo, la Ley de IA de la UE tiene como objetivo regular el desarrollo y uso de sistemas de IA dentro de la UE, con disposiciones para garantizar la transparencia, la responsabilidad y la seguridad.
Predicción 4: La IA ayudará a monitorear la actividad de amenazas internas
Anticipamos una creciente dependencia de la inteligencia artificial para mejorar las capacidades de detección de amenazas internas dentro de las organizaciones. Aprovechar el poder de la IA las organizaciones pueden mitigar los riesgos que plantean las amenazas internas en 2024 y más allá.
Así es como la IA desempeñará un papel fundamental en la seguridad de los datos:
¿Qué son las amenazas internas?
- Las amenazas internas son acciones tomadas por empleados, contratistas o socios que hacen un mal uso de su acceso a información confidencial con fines maliciosos o, sin darse cuenta, causan daño a la organización.
- La detección de amenazas internas requiere un monitoreo proactivo de los patrones de comportamiento de los usuarios e identificar desviaciones que indiquen actividad sospechosa o no autorizada.
El papel de la IA en el reconocimiento de actividades de amenazas internas
- Los algoritmos de aprendizaje automático destacan en el análisis de grandes cantidades de datos para identificar anomalías y patrones en el comportamiento del usuario.
- Al aprovechar los análisis basados en IA, estas soluciones pueden alertar sobre cambios sutiles en el comportamiento del usuario, como patrones de acceso inusuales, transferencias de datos no autorizadas o intentos de eludir los controles de seguridad, que pueden indicar amenazas internas.
Beneficios de la detección de amenazas internas impulsada por IA
-
- Detección temprana: los algoritmos de IA pueden identificar amenazas internas en sus primeras etapas, lo que permite a las organizaciones tomar medidas proactivas para mitigar los riesgos antes de que aumenten.
- Reducción de falsos positivos: al analizar la información contextual y correlacionar múltiples puntos de datos, las soluciones impulsadas por IA minimizan los falsos positivos, lo que permite a los equipos de seguridad centrarse en amenazas genuinas.
- Tiempos de respuesta mejorados: los análisis basados en IA permiten una rápida detección y respuesta a amenazas internas, lo que ayuda a las organizaciones a mitigar daños potenciales y minimizar el impacto en las operaciones comerciales.
Cómo Safetica ya está integrando la IA en sus soluciones DLP
Las soluciones DLP de Safetica están diseñadas para aprovechar el poder de la IA en varias áreas clave. Así es cómo:
-
- Análisis de comportamiento y detección de anomalías : las soluciones DLP de Safetica utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar el comportamiento del usuario de forma continua. Al establecer una línea de base de actividad normal para cada usuario, el sistema puede detectar anomalías que pueden indicar intenciones maliciosas o un uso indebido accidental de los datos. Esto podría incluir patrones de acceso inusuales, intentos de acceder a datos confidenciales fuera del horario laboral normal o transferencia de grandes volúmenes de datos, que están fuera de lo común para el perfil de usuario específico.
- Puntuación y priorización de riesgos : la IA puede ayudar a asignar puntuaciones de riesgo a las anomalías detectadas en función de su impacto potencial en la organización. Esto permite a los equipos de seguridad centrarse primero en las amenazas más críticas. Las funciones impulsadas por IA de Safetica pueden analizar varios factores, como la sensibilidad de los datos a los que se accede, el método de acceso y el rol del usuario dentro de la organización para priorizar los riesgos de manera efectiva.
- Reducción de falsos positivos : uno de los desafíos en la detección de amenazas internas es distinguir entre actividades legítimas y amenazas potenciales. Los productos DLP mejorados con IA de Safetica mejoran la precisión de la detección de amenazas al comprender el contexto de las acciones del usuario. Este enfoque matizado ayuda a reducir los falsos positivos, garantizando que los equipos de seguridad no desperdicien recursos investigando actividades benignas.