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5 consejos de seguridad para blindar tus Datos con IA

Seguridad cibernética.

En la era de los ataques informáticos y desastres naturales, proteger las copias de seguridad sin el apoyo de la IA y el Machine Learning (ML) se ha vuelto una misión casi imposible. 

De hecho, estas tecnologías no son un lujo, sino la armadura esencial para la ciberresiliencia. Es más, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático (ML) han revolucionado la protección de datos. 

¿Por qué? Porque permiten analizar historiales de backup, crear modelos predictivos y asegurar una recuperación más rápida y eficiente ante cualquier emergencia, desde un fallo de hardware hasta un sofisticado ataque de ransomware.

1-Tareas de seguridad rutinarias autónomas: Adiós a la programación estática

La programación tradicional de backup es rígida y a menudo ineficiente. La IA y el ML utilizan modelos basados en series temporales para predecir los tiempos de ejecución con precisión. Esto permite:

  • Optimizar la secuencia de trabajos y reducir los tiempos de espera.
  • Calcular el mejor RPO (Objetivo de Punto de Recuperación) posible.
  • Minimizar las ventanas de tiempo necesarias para la copia de seguridad.

En esencia, la IA puede gestionar la programación de forma totalmente autónoma, liberando al equipo de TI de intervenciones manuales constantes.

2-Gestión y supervisión racionalizadas: El filtro de errores

La Inteligencia Artificial se convierte en un monitor incansable que recopila y analiza continuamente datos de miles de operaciones de backup diarias. Su función clave es:

  • Identificar anomalías que se desvían de los procesos normales de seguridad.
  • Clasificar los errores por gravedad y tipo.

¿Qué evita esto? Que los errores críticos se queden ocultos. Solo aquellos sucesos que realmente requieren acción humana se filtran y envían como alarma, permitiendo una respuesta inmediata y eficiente.

3-Clasificación de datos y análisis de riesgos

Frente a un desastre, no todo se recupera con la misma prioridad. La IA y el ML son vitales para clasificar la información y determinar qué datos son más críticos para el negocio.

De hecho, se entrena con los propios datos de la empresa para identificar documentos relevantes (ej. por frecuencia de acceso). Asimismo, utiliza Deep Learning para clasificar incluso datos desestructurados.

Por otro lado, permite buscar y clasificar información sensible para un análisis de riesgos que determina el nivel de amenaza basándose en el contexto y los metadatos.

4-Detección proactiva de ataques: El guardián antiransomware

Los hackers no solo cifran los datos productivos, sino que también apuntan a los archivos de backup. Aquí, la IA actúa como un sistema de alerta temprana:

  • Interpreta anomalías en los datos (como un cambio abrupto en la entropía de un archivo) como indicadores de un ataque.
  • Detecta el cifrado inmediatamente, algo imposible para un operador humano debido al volumen de eventos.
  • La IA garantiza que la ciberseguridad sea una capa integral en el proceso de backup.
5-Recuperación inteligente de datos e infraestructura

Recuerda, si ocurre lo peor, la IA y el ML aseguran un regreso a la normalidad en tiempo récord.

  • Ayudan a definir y cumplir los RTO y RPO óptimos (Objetivos de Tiempo y Punto de Recuperación) con la mínima pérdida de información.
  • Alertan cuando los SLA (Acuerdos de Nivel de Servicio) de disponibilidad de datos corren riesgo.
  • Definen con antelación los pasos de recuperación necesarios, acortando drásticamente el tiempo de inactividad.

Como verán, la IA ya no es una opción, sino un pilar de la ciberresiliencia. Por ende, implementar estas tecnologías no solo protegerá tu empresa de ciberataques, sino que también automatizará tareas, mejorará la eficiencia del sistema y reducirá la deuda técnica de la empresa.

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(S.M.C)

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