La Inteligencia Artificial frenará el malware

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Cylance realizó su código contra WannaCry y encontró que la versión que se utilizó en noviembre de 2015 habría bloqueado el ataque, casi dieciocho meses anteriormente de que el ‘malware’ fuese lanzado.

El enfoque tradicional de la batalla contra el malware ha sido siempre reactivo. Se libera un nuevo ataque, infecta a unas pocas empresas y los comerciantes de antivirus corren para publicar alguna actualización. Algunas organizaciones pueden obtener la modernización anteriormente de que el malware haga su camino, pero muchas no. Obviamente, esto no es alguna ocasión ideal, ya que los buenos están siempre persiguiendo a los malos.

Si tu fuera Marty McFly, podría encender el viejo condensador de flujo con 1,2 Gigavatios de potencia, saltar adelante en el período y traer nuevas actualizaciones  y Estad así preparado para por ejemplo WannaCry, Qakbot o, mi favorito, Zeus. Afortunadamente y dado que esa alternativa la consideramos algo improbable, hay otra figura de detener los ataques anteriormente de que afecten a nadie, y eso es usar sistemas basados ​​en inteligencia artificial (IA).

Cylance ha comenzado recientemente a señalar el hecho de que sus usuarios están protegidos contra las amenazas presentes inclusive con prototipos mas antiguos. Ellos están llamando a esto “Cylance Predictive Advantage“. Aunque Cylance ha marcado este enfoque, todos los proveedores de seguridad basados ​​en IA operarían de modo similar.

Hoy en día, la IA y el aprendizaje automático están siendo utilizados para alimentar mas cosas de vuestras vidas de las que somos conscientes. Amazon™ sabe lo que la gente quiere comprar, los vehículos autónomos pueden diferenciar la diferencia entre un árbol y alguna persona, y la analítica de video puede eligir a un terrorista de la multitud, aprovechando el aprendizaje automático. La razón por la que necesitamos confiar en alguna IA en lugar de personas es debido a las enormes cantidades de datos que requieren ser procesados ​​y la agilidad a la que las máquinas pueden examinar datos y enlazar los puntos.

La batalla contra el malware no es diferente. Permanecer adelante de los villanos ya no se puede hacer manualmente. Requiere investigar petabytes de datos conocidos buenos y malos. Por ejemplo, Cylance ha analizado millones de características en mas de miles de millones de archivos. Esto es probable hóy porque la nube proporciona fuerza de cálculo casi infinita. Cylance aprovecha mas de 40.000 núcleos en AWS para ejecutar su ejemplo masivo y complicado y su algoritmo que puede disminuir el ejemplo para desempeñar de figura autónoma en un PC u portátil.

Uno de los hechos menos conocidos de malware es que normalmente se deriva del código existente y se modifica un poco para evadir la mayoría de las soluciones AV basadas en firma. Cada tipo de malware deja alguna firma identificable por lo que si se recopilan y analizan suficientes datos se pueden revelar los buenos y los villanos conocidos. Más considerable aún, los sistemas basados ​​en IA pueden defender a las empresas de amenazas futuras ejecutando un número casi infinito de simulaciones sobre malware conocido, lo que le concede predecir con eficacia el malware anteriormente de que se haya creado.

Para probar esto, Cylance ejecutó su código contra WannaCry y encontró que la versión que se utilizó en noviembre de 2015 habría bloqueado el ataque, casi dieciocho meses anteriormente de que el malware fue lanzado. Esto evita que alguna compañía tenga que ser el sacrificado “paciente cero” que primero reporta un problema. Otro ejemplo: el ejemplo de octubre de 2015 de Cylance habría detenido el rescate de Zcryptor, 7 meses anteriormente del lanzamiento del ataque.

Este gráfico presenta cómo CPA se enfrentó a alguna serie de las campañas de malware mas conocidas en la historia reciente. Los sistemas basados ​​en la IA predijeron que éstos pasaran de 7 a dieciocho meses anteriormente de ser descubiertos.

Es hora de que las empresas peleen contra los atacantes y cambien a un modelo de seguridad fundamentado en la IA que pueda defender a la organización sin solicitar que un puñado de empresas sean comprendidas anteriormente de que el procedimiento de remediación pueda comenzar.

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