heurístico El análisis heurístico es un método de detección de virus mediante el análisis del código de propiedades sospechosas. Los métodos tradicionales de detección de virus identifican el malware mediante la comparación del código de un programa con el código de tipos de virus conocidos que ya han sido localizados, analizados y registrados en una base de datos, lo que se conoce como detección de firmas. Aunque es útil y sigue en uso, el método de detección de firmas se ha quedado limitado debido al desarrollo de las nuevas amenazas que surgieron durante el cambio de siglo y siguen surgiendo continuamente. ¿Cómo funciona el análisis heurístico? El análisis heurístico puede utilizar técnicas diferentes. Un método heurístico, conocido como análisis heurístico estático, implica la descomposición de un programa sospechoso y el análisis de su código fuente. A continuación, este código se compara con otros virus que ya se conocen en la base de datos heurística. Si un porcentaje determinado del código fuente coincide con algo de la base de datos heurística, el código se señala como posible amenaza. Otro método es el conocido como heurísticas dinámicas. Cuando los científicos quieren analizar algo sospechoso sin poner en peligro a la sociedad, guardan la sustancia en un entorno controlado, como un laboratorio seguro, y ahí realizan las pruebas. El análisis heurístico sigue un proceso parecido, pero en un mundo virtual. Patrones de seguridad Los patrones de seguridad (PS) son una metodología que capta la experiencia en soluciones implementadas por expertos de seguridad, que son abstraídas de contexto y descritas bajo un conjunto de especificaciones . Lo que proponen ante las distintas etapas del ciclo de vida de desarrollo del software es evitar la implementación de soluciones propias, mediante la selección de un conjunto de patrones de seguridad ya definidos que sean contextualmente coherentes al entorno del sistema a construir, para luego realizar su profundización y aplicación, lo que puede marcar la diferencia en la defensa ante posibles amenazas. De esta manera no solo se puede tener un mejor manejo del dominio de la seguridad de un sistema sino que también se puede realimentar a las descripciones de los patrones para avanzar en conjunto en pos de mejores y más completas soluciones futuras. Si bien cada patrón se focaliza en proveer una solución auto-contenida para resolver un problema específico, los patrones no son independientes unos de otros. Existen relaciones, y muchas veces la solución propuesta de cierto patrón se obtiene a partir de la implementación de un conjunto de otros patrones, de la misma manera en que un problema general es enmendado por la resolución de sub-problemas menores. La Inteligencia Artificial en ciberataques La inteligencia artificial se trata de un sistema al que se le ha enseñado a realizar tareas específicas sin que se hayan programado explícitamente. Este es el factor que permite a las soluciones de ciberseguridad analizar y aprender datos con mayor eficiencia y precisión, esto la convierte en la nueva prioridad de la ciberseguridad en los departamentos TI en las empresas. La IA es una tecnología en constante evolución, y sus algoritmos permiten el aprendizaje automático, conocido como machine learning, que ayuda al sistema a aprender patrones, y adaptarse para simplificar la respuesta a los riesgos de incidentes. Los profesionales de la ciberseguridad son inundados por muchas tareas, exceso de datos, falta de tiempo y poca disponibilidad de habilidades, por lo que la IA puede tener un gran impacto para los gerentes de TI permitiendo: Detectar amenazas con precisión Automatizar la respuesta Agilizar la investigación de ataques Este es uno de los beneficios más importantes, ya que el recurso humano en ciberseguridad no alcanza aún a suplir la demanda, y de esta manera se pueden optimizar los esfuerzos de los administradores. Los sistemas IA colaboran categorizando los ataques según el nivel de amenaza; los encargados de ciberseguridad, por su parte, asignan la prioridad con que se debe atender cada uno, iniciando por los más peligrosos para el estado de la información de la empresa. Los ataques de tipo malware y otros que puedan surgir, también evolucionan, lo que hace que las amenazas sean más rápidas y sofisticadas. Es por esto que el machine learning se vuelve fundamental para estar al mismo nivel en cuanto a preparación.
