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Machine learning, la gran apuesta del mercado de ciberseguridad

  • En cifras

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Las amenazas cibernéticas son un peligro constante para las economías de todo el mundo. De hecho, se estima que superarán el próximo año la marca del billón de dólares en daños. Como resultado, la industria de la ciberseguridad está invirtiendo fuertemente en el machine learning, con la esperanza de proporcionar un elemento de disuasión más dinámico.

 Tanto es así que la consultora ABI Research prevé que el este parámetro aumentará los gastos de Big Data, inteligencia y analítica hasta los 96.000 millones de dólares en 2021.

Para Dimitrios Pavlakis, analista de ABI Research, nos encontramos en “una revolución de seguridad de inteligencia artificial”. Esto, en opinión del directivo, “impulsará las soluciones machine learning como la nueva norma más allá de la información de seguridad y la gestión de eventos, y en última instancia, desplazará una gran parte de los tradicionales sistemas basados ​​en firmas en los próximos cinco años”, confirma.

ABI Research considera que los sectores gubernamentales y de defensa, banca y tecnología serán los principales impulsores y adoptantes de estas tecnologías de aprendizaje automático. El análisis del comportamiento del usuario y de la entidad (UEBA), junto con los diseños de algoritmos del Deep Learning, están emergiendo como las dos tecnologías más importantes en las ofertas de seguridad cibernética, especialmente en startups. Empresas como Gurucul, Niara, Splunk, StatusToday, Trudera y Vectra Networks están intentando tomar la iniciativa en aplicaciones innovadoras UEBA. Otros participantes, como Deep Instinct y Spark Cognition, también están empleando más modelos agnósticos, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural.

A juicio de Pavlakis, “esta transformación radical ya está en marcha, y está ocurriendo como una respuesta a la naturaleza cada vez más amenazadora de las amenazas desconocidas y la multiplicidad de agentes amenazantes”. Y agrega: “La proliferación del aprendizaje automático también está causando una explosión de startups ágiles, como JASK, que se centran más en el análisis del tráfico de red complementario de SIEM, e incluso en la protección de aplicaciones pioneras como Sqreen”.

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