8 empresas de ciberseguridad con IA para 2025

Conozca 8 empresas de ciberseguridad con IA para 2025. Descubra las principales estrategias de defensa impulsadas por la IA, las capacidades de los principales proveedores y consejos prácticos para seleccionar soluciones que hagan frente a las ciberamenazas de próxima generación.

Las tácticas de los ciberdelincuentes son cada vez más sofisticadas, ya que utilizan el aprendizaje automático y la automatización para burlar las defensas de las empresas. Para contrarrestar a estos atacantes, las empresas de ciberseguridad con IA lanzan soluciones para defender a las organizaciones mediante la incorporación de la inteligencia artificial en la detección, el análisis y la respuesta a las amenazas. Según una investigación reciente, el 74 % de los profesionales de la seguridad informática han observado los efectos críticos de los ciberataques impulsados por la IA. Esto plantea la cuestión de cómo pueden protegerse las empresas de estos riesgos cibernéticos.

En este artículo definimos la ciberseguridad basada en IA, explicamos sus ventajas y describimos las capacidades básicas de la IA en la prevención de amenazas. Descubra por qué las empresas de ciberseguridad con IA son la opción preferida por tantas organizaciones para la detección avanzada y la respuesta automatizada a incidentes. Por último, identificaremos ocho proveedores que transformarán las defensas en 2025, describiendo qué los hace únicos, a qué casos de uso se dirigen y cómo pueden ayudar a combatir los ataques de ciberseguridad con IA.

Por último, trataremos qué hay que buscar en las soluciones y concluiremos con algunas preguntas frecuentes prácticas que le ayudarán a planificar su hoja de ruta de seguridad.

¿Qué es la ciberseguridad con IA?

La ciberseguridad con IA es la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar la seguridad digital. En lugar de utilizar la detección tradicional basada en firmas, los sistemas de IA escanean grandes cantidades de datos para encontrar anomalías sospechosas en el comportamiento de los usuarios, el tráfico de red y los registros de los puntos finales. Estas soluciones aprenden de los patrones y eventos para predecir posibles intrusiones o actividades maliciosas, de modo que puedan responder más rápidamente. Especialmente cuando se enfrentan a amenazas automatizadas de última generación, como los ataques de ciberseguridad con IA, que cambian a un ritmo más rápido del que pueden seguir los analistas humanos.

En esencia, la ciberseguridad impulsada por la IA es una combinación de telemetría de terminales, comportamiento de los usuarios y flujos de red fusionados y alimentados a través de algoritmos de aprendizaje automático para establecer bases de referencia de lo que se considera "normal". El sistema señala para un examen adicional cada vez que una acción se desvía de estas bases de referencia. Esto podría incluir horas de inicio de sesión extrañas, accesos a datos inusuales o aumentos inesperados en el tráfico saliente. A diferencia de los métodos de seguridad más antiguos, que suelen pasar por alto los ataques de día cero o los ataques sigilosos que no coinciden con las firmas conocidas, las soluciones de IA son excelentes para detectar amenazas emergentes mediante el análisis de patrones en tiempo real.

Necesidad de empresas de ciberseguridad basadas en IA

Con las herramientas de piratería automatizadas, la ingeniería social deepfake y la infiltración sigilosa, las operaciones de seguridad centradas en el ser humano tienen dificultades para mantenerse al día. El 60 % de los profesionales de TI temen que sus organizaciones no estén preparadas para las amenazas de IA, y solo alrededor de la mitad de los profesionales de la seguridad confían en las defensas de su organizaciónamp;#8217;s defensas. Las empresas de ciberseguridad con IA llenan este vacío, proporcionando plataformas que ingieren grandes volúmenes de datos, aplican análisis avanzados y automatizan la contención para proteger los activos digitales en todos los ámbitos.

Las amenazas cibernéticas modernas son uno de los principales impulsores de la seguridad basada en la IA, ya que se caracterizan por su gran volumen y velocidad. Ahora, las empresas no reciben cientos, sino miles de alertas diarias, muchas de las cuales se superponen o quedan ocultas en los datos de registro. La IA puede cruzar estos registros en tiempo real para identificar eventos correlacionados que puedan indicar una amenaza persistente avanzada o un abuso interno. Del mismo modo, el auge de los ataques de ciberseguridad basados en IA, incluido el malware que cambia su código para evadir la detección, requiere defensas adaptativas que aprendan sobre la marcha.

Además, las organizaciones se enfrentan a una escasez de talento en materia de ciberseguridad. La IA alivia parte de esta presión al automatizar tareas rutinarias o repetitivas, como la clasificación de alertas de baja prioridad, y permitir que los analistas humanos se centren en cuestiones estratégicas. Las auditorías y los controles de cumplimiento basados en la IA pueden ahorrar gastos generales manuales en sectores sujetos a requisitos normativos (como las finanzas, la sanidad y la administración pública). Detecta automáticamente anomalías en el acceso de los usuarios o en la transferencia de datos y genera pruebas para las auditorías.

Dado que los datos residen en ecosistemas complejos y multicloud, las empresas de ciberseguridad basadas en IA ofrecen la supervisión consolidada e inteligente necesaria para reducir los tiempos de permanencia, detener las amenazas avanzadas y mantener una mitigación continua de los riesgos.

Empresas de ciberseguridad basadas en IA en 2025

A continuación, repasaremos ocho empresas de ciberseguridad con IA que utilizan el aprendizaje automático para proteger las cargas de trabajo en la nube, los puntos finales, las redes y mucho más. Trabajan en diferentes áreas, desde el análisis basado en SIEM hasta la respuesta de detección ampliada.

Al examinar los puntos de venta únicos, las características y los casos de éxito, puede determinar qué soluciones se ajustan a su entorno, perfil de amenazas y obligaciones de cumplimiento.

Singularity™ AI SIEM

SentinelOne’s Singularity AI SIEM de SentinelOne es una plataforma de última generación impulsada por IA, diseñada para proteger a las empresas de forma más rápida y eficaz que nunca. Esta solución nativa de la nube se basa en Singularity Data Lake, un robusto lago de datos que reinventa los sistemas SIEM tradicionales mediante el uso de la hiperautomatización y la IA avanzada. Ofrece protección y visibilidad en tiempo real en toda la empresa, lo que permite a las organizaciones mejorar las operaciones de seguridad con una única consola intuitiva.

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Descripción general de la plataforma

1. Seguridad basada en IA: Singularity AI SIEM utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para analizar patrones, detectar anomalías e identificar posibles amenazas antes de que se conviertan en un problema. A diferencia de los sistemas tradicionales, se adapta a las técnicas de ataque en constante evolución y ofrece una precisión y eficiencia sin igual. Al ser proactivo, se minimizan las amenazas no detectadas y se protege a la empresa en su totalidad. La plataforma utiliza la inteligencia artificial para eliminar las conjeturas de la detección de amenazas y mantener la seguridad de las organizaciones.
2. Información en tiempo real: Proporciona visibilidad instantánea y en tiempo real de los entornos críticos de la empresa, incluidos los puntos finales, las redes, las identidades y las infraestructuras en la nube. Los paneles de control, fáciles de usar, permiten a los equipos estar al tanto de los incidentes de seguridad a medida que se producen y proporcionan datos útiles para tomar decisiones rápidas. Al adoptar una visión holística, se reducen los puntos ciegos y se mejora la conciencia situacional. Con información en tiempo real, las organizaciones pueden detectar y mitigar las amenazas en tiempo real.
3. Infraestructura escalable: Diseñado para empresas que gestionan conjuntos de datos masivos, Singularity AI SIEM tiene una capacidad de exabytes y funciona a la perfección. No tiene esquema, es nativa de la nube y está diseñada para superar las limitaciones del almacenamiento tradicional y escalar sin límites. Con el aumento del volumen de datos, las organizaciones pueden gestionarlo sin sacrificar la velocidad ni la eficiencia. Esta infraestructura está preparada para el futuro y cambia con las necesidades cambiantes, como la gestión y la seguridad de los datos en el futuro.
4. Inteligencia integrada sobre amenazas: La plataforma centraliza la ingesta de datos de fuentes propias y de terceros, y proporciona inteligencia procesable para informar las estrategias de seguridad. Los datos se correlacionan en múltiples entornos para proporcionar contexto y detectar amenazas y anomalías. La inteligencia integrada mejora la precisión en la detección de amenazas y permite tomar medidas proactivas. Las organizaciones con una fuente de datos unificada tienen una visión de 360 grados de su postura de seguridad y pueden tomar decisiones más inteligentes.

Características:

1. Consola unificada: una interfaz sencilla e intuitiva para gestionar la seguridad en toda la empresa.
2. Guías automatizadas: flujos de trabajo predefinidos paso a paso para diversos escenarios de amenazas que le permiten acelerar la respuesta ante incidentes.
3. Detección mejorada con IA: Los patrones y las anomalías se analizan mediante algoritmos avanzados para gestionar las amenazas de forma proactiva.
4. Visibilidad en tiempo real: Todos los eventos de seguridad se agregan en paneles de control completos para obtener una visión general de un solo vistazo.
5. Retención de datos flexible: Ingesta y almacena datos de cualquier tipo y de cualquier fuente sin necesidad de indexación, y prepáralos para su análisis.

SentinelOne resuelve los problemas fundamentales

1. Silos de datos: Recopila datos de todas las fuentes y los centraliza para facilitar el análisis y la inteligencia sobre amenazas.
2. Tiempos de respuesta retrasados: Automatiza los flujos de trabajo de respuesta a incidentes para mitigar las amenazas más rápidamente.
3. Alto número de falsos positivos: Con análisis basados en inteligencia artificial, reduce el ruido y mejora la precisión de la detección.
4. Limitaciones de recursos: Optimiza los flujos de trabajo para liberar a los equipos de seguridad y que puedan dedicarse a iniciativas estratégicas.
5. Limitaciones obsoletas de SIEM: Ofrece un rendimiento 100 veces más rápido que los sistemas heredados sin dependencias de esquema.

Testimonios

“La plataforma utiliza IA y aprendizaje automático para la detección y respuesta a amenazas en tiempo real. Respuestas automatizadas y análisis de comportamiento que son eficaces para detener las amenazas de día cero. Es adecuada para organizaciones de diversos tamaños, desde pequeñas hasta grandes empresas.”– ANALISTA DE DATOS (Servicios (no gubernamentales))

Explore opiniones y comentarios detallados de los usuarios sobre SentinelOne en Gartner Peer Insights y PeerSpot.

Darktrace

Darktrace se basa en algoritmos de autoaprendizaje para detectar amenazas dentro de las redes corporativas. Su plataforma, denominada "Enterprise Immune System" (sistema inmunológico empresarial), se basa en el modelado de patrones de usuarios y dispositivos para identificar anomalías que puedan indicar un uso indebido interno o ataques externos avanzados. Darktrace utiliza el aprendizaje automático no supervisado para detectar comportamientos sospechosos, incluso si no hay una firma conocida.

Características:

1. Respuesta Antigena: El tráfico malicioso se neutraliza automáticamente o se aíslan los dispositivos comprometidos.
2. Modelos de autoaprendizaje: Reduce los falsos positivos adaptándose a cada entorno.
3. Módulo de correo electrónico: Amplía la detección de IA a los intentos de phishing y los archivos adjuntos sospechosos.
4. Sistema inmunológico industrial: Versión especializada para entornos de tecnología operativa (OT) y sistemas de control industrial (ICS).

Descubra lo que opinan los usuarios sobre Darktrace en PeerSpot.

CrowdStrike Falcon

CrowdStrike Falcon es una solución de seguridad que utiliza IA para la búsqueda de amenazas y protección de terminales. El motor de aprendizaje automático de Falcon correlaciona los comportamientos de los terminales en distintos eventos y genera inteligencia sobre amenazas. La plataforma puede combatir el malware, detectar ataques de ciberseguridad basados en IA y automatizar la respuesta mediante una corrección con un solo clic.

Características:

1. Gráfico de amenazas: Correlaciona las actividades sospechosas de los puntos finales para descubrir campañas de ataque ocultas.
2. Búsqueda gestionada de amenazas: Supervisión profesional 24/7 para organizaciones con recursos limitados.
3. Detección de malware sin archivos: Identifica scripts maliciosos e inyecciones de memoria.
4. Tienda CrowdStrike: Gestión de vulnerabilidades y módulos ampliables de higiene informática.

Lea valoraciones e información auténticas sobre CrowdStrike Falcon en Peerspot.

Cortex XDR de Palo Alto Networks

Cortex XDR es una solución basada en inteligencia artificial que unifica el análisis de redes, terminales y nubes en uno solo. Correlaciona automáticamente los datos de los cortafuegos, los terminales y los registros para detectar a los atacantes. Cortex XDR ofrece un análisis de las causas fundamentales de las amenazas complejas, mostrando cómo se produjeron el malware o los movimientos laterales. Es ideal para las empresas que necesitan una postura de defensa integrada que abarque desde los límites del perímetro hasta las cargas de trabajo de los centros de datos.

Características:

1. Análisis del comportamiento: Identifica anomalías sospechosas en la ejecución de procesos, así como en los flujos de red.
2. Visualización de rutas: Representa gráficamente la secuencia de eventos de ataque para una rápida clasificación.
3. Búsqueda proactiva de amenazas: Revela patrones ocultos o comportamientos de día cero aprovechando el aprendizaje automático.
4. Sinergia con el firewall nativo: La aplicación más profunda de las políticas se integra con el NGFW de Palo Alto.

Obtenga valiosas perspectivas de los usuarios sobre Cortex XDR de Palo Alto Networks a través de Peerspot.

Vectra AI

Vectra AI es una empresa de NDR (detección y respuesta de red) que utiliza el aprendizaje automático para desglosar el tráfico y también los comportamientos de los usuarios. Puede identificar ataques de ciberseguridad de IA que implican manipulación de DNS, canales de comando y control o movimiento lateral. Vectra también cuenta con su tecnología "Cognito", que empareja sensores en la nube o en redes locales con un cerebro centralizado para correlacionar las alertas. Produce una visión consolidada de las amenazas emergentes en entornos distribuidos.

Características:

1. Análisis del tráfico de red: inspecciona el tráfico este-oeste en busca de paquetes sospechosos o huellas maliciosas.
2. Cognito Brain: Agrega señales de múltiples sensores en un único centro de inteligencia sobre amenazas.
3. Clasificación basada en IA: Prioriza las alertas críticas, lo que reduce drásticamente los falsos positivos.
4. Compatibilidad con la nube/híbrida: Garantiza la coherencia entre Azure, AWS y los segmentos locales.

Descubra cómo los usuarios valoran y opinan sobre Vectra AI en Peerspot.

Exabeam Fusion

Con capacidades de SIEM , Exabeam Fusion es una solución de análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA). Utiliza el aprendizaje automático para detectar anomalías en los datos de las sesiones de los usuarios, realizar un seguimiento de los inicios de sesión, el uso de recursos y mucho más. El producto permite a los analistas correlacionar eventos en "líneas de tiempo inteligentes" para reducir la fatiga de las alertas, proporcionando contexto en torno a la actividad sospechosa de los usuarios.

Características:

1. Líneas de tiempo inteligentes: Crea automáticamente vínculos entre lo que parecen ser registros inconexos, creando una cadena narrativa de ataques.
2. Perfil de comportamiento: Aprende los hábitos normales de los usuarios y señala anomalías como el acceso anormal a archivos o el tiempo de inicio de sesión.
3. Flujos de trabajo de respuesta a incidentes: ayuda a los analistas del SOC a resolver rápidamente el problema mediante procedimientos estándar.
4. Integraciones en la nube: recopila eventos de Office 365, Salesforce, AWS y más.

Descubra las experiencias de primera mano de los usuarios con Exabeam Fusion en Peerspot.

Microsoft Defender XDR

Microsoft Defender XDR funciona con modelos de IA que unifican la seguridad de los puntos finales, el correo electrónico, la identidad y la nube. Defender XDR forma parte del ecosistema de Microsoft 365 y puede recopilar telemetría en Azure AD, Office 365 y los puntos finales de Windows. Puede detectar amenazas en múltiples servicios. También puede realizar auditorías de cumplimiento para empresas que trabajan con el ecosistema de Microsoft.

Características:

1. Ecosistema integrado: intercambio de datos fluido entre terminales Windows, Azure AD y Office 365.
2. Análisis de amenazas: Detección de phishing, ransomware y movimientos laterales mediante ML.
3. Corrección automatizada: Aislamiento rápido de buzones de correo o puntos finales comprometidos.
4. Gestión de amenazas y vulnerabilidades: Identifica de forma proactiva los fallos de software para priorizar los parches.

Explore opiniones reales sobre Microsoft Defender XDR en Peerspot.

Fortinet FortiAI

FortiAI de Fortinet puede detectar intrusiones avanzadas y actividades maliciosas. La solución analiza el tráfico, los eventos de los endpoints y los registros para crear inteligencia sobre amenazas y puede responder a nuevos riesgos. FortiAI se puede integrar con otros productos de Fortinet, como los firewalls FortiGate o FortiSandbox, para contener las amenazas.

Características:

1. Análisis de amenazas basado en ML: detecta patrones en el tráfico web, los endpoints o el comportamiento de los usuarios.
2. Corrección en línea: coordina respuestas como el bloqueo de direcciones IP o el aislamiento de zonas comprometidas.
3. Integración de sandbox: Ingesta archivos sospechosos para su análisis dinámico, lo que ayuda a detectar malware de día cero.
4. Controles basados en el usuario: Activa restricciones basadas en políticas para empleados y contratistas en caso de actividades sospechosas.

Consulte opiniones y evaluaciones detalladas de Fortinet FortiAI en Peerspot.

Factores a tener en cuenta al elegir una empresa de ciberseguridad con IA

Elegir el socio adecuado en materia de ciberseguridad basada en IA es mucho más que fijarse en las características. Es necesario evaluar cómo se adapta una plataforma a su infraestructura existente, su tolerancia al riesgo y cuáles son sus objetivos estratégicos de seguridad. Cada uno de estos factores puede marcar una gran diferencia en las implementaciones del mundo real, desde los retos de integración y la escalabilidad hasta el historial de innovación del proveedor.

En las secciones siguientes, analizamos siete aspectos que le ayudarán a encontrar las empresas de ciberseguridad con IA que mejor se adapten a sus necesidades.

1. Ámbito de cobertura: Determine si la solución abarca los puntos finales, las redes, los servicios en la nube o los tres. Las empresas de ciberseguridad con IA son excelentes en la detección de redes, la detección y respuesta avanzadas de puntos finales (EDR) o la seguridad del correo electrónico.what-is-endpoint-detection-and-response-edr/" target="_blank" rel="noopener">EDR avanzada o la seguridad del correo electrónico. Asegúrese de que el alcance de la cobertura se ajusta a los puntos más débiles de su entorno, con un mínimo de puntos ciegos en la visibilidad de las amenazas.
2. Integración con las herramientas existentes: Necesita un intercambio de datos fluido con su ecosistema actual. La implementación se acelera gracias a los proveedores que ofrecen API y conectores preconfigurados para cortafuegos, proveedores de identidad o herramientas SIEM. Las empresas de ciberseguridad basadas en IA ideales agregan múltiples flujos de datos en análisis procesables para mejorar la velocidad y la precisión de la detección.
3. Rendimiento y escalabilidad: Verifique la capacidad de la solución para escalar grandes volúmenes de datos en infraestructuras globales o multinube. Si su organización registra millones de registros al día, debe elegir una plataforma que pueda ingestar a altas velocidades. Considere cómo se escalan las necesidades de recursos para hacer frente a picos de carga o grandes aumentos de actividad sospechosa.
4. Falsos positivos frente a amenazas reales: Aunque la detección de la IA puede ser eficaz, los modelos mal ajustados provocan fatiga por alertas. Una buena plataforma trabaja para refinar rápidamente los datos de referencia con el fin de eliminar los falsos positivos e identificar los verdaderos ataques de ciberseguridad de IA. Busque soluciones que incorporen nueva información y permitan un reajuste sencillo de los parámetros de aprendizaje automático a medida que cambia su entorno.
5. Automatización de la respuesta a incidentes: El primer paso es la detección de amenazas impulsada por IA. Los manuales automatizados ayudan a aislar los puntos finales, desactivar las cuentas comprometidas y bloquear las IP maliciosas. Las principales empresas de seguridad de IA le permiten personalizar la agresividad de la automatización, pero sin sacrificar la rapidez de la contención ni la mínima interrupción operativa.
6. Inteligencia sobre amenazas y telemetría global: La variedad de datos es donde prosperan los modelos de IA. Los algoritmos de detección avanzados se alimentan de la información sobre las tácticas de los adversarios recopilada por proveedores con redes de sensores globales. Si usted es una gran organización o tiene actores de amenazas persistentes, un proveedor con fuertes actualizaciones de inteligencia sobre amenazas puede marcar una gran diferencia en la defensa en tiempo real.
7. Reputación y hoja de ruta del proveedor: Consulte el historial de innovación y seguridad en IA de cada proveedor. Vea con qué frecuencia publican nuevas funciones o actualizaciones de modelos. Una hoja de ruta transparente significa que está invirtiendo en una plataforma que seguirá evolucionando y protegiendo contra amenazas emergentes basadas en IA, días cero avanzados o métodos de infiltración nuevos y novedosos.

Conclusión

En conclusión, hemos analizado cómo las herramientas basadas en IA están transformando la ciberseguridad al detectar amenazas más rápidamente, automatizar las respuestas y proporcionar más información que los enfoques tradicionales. Estas empresas de ciberseguridad basadas en IA ofrecen diferentes formas en que las empresas pueden protegerse contra los ataques emergentes, desde la detección avanzada de puntos finales hasta la detección de anomalías en tiempo real. La elección de la mejor solución depende de su perfil de riesgo específico, su infraestructura existente y el grado de automatización que necesite. Las empresas pueden fortalecer sus defensas y reducir el impacto de los ataques de IA en las operaciones diarias con la plataforma adecuada.

Si su organización está dispuesta a invertir en una sólida estrategia de seguridad basada en la IA, es aconsejable buscar un socio que tenga los mismos objetivos en términos de escalabilidad, cumplimiento normativo y facilidad de integración. Con SentinelOne’s Singularity AI SIEM, obtendrá una visión agregada de los eventos de la red, los puntos finales y la nube, lo que significa que habrá menos cosas a las que responder cuando se produzcan ataques. Descubra cómo SentinelOne puede llevar su postura de seguridad al siguiente nivel y vea su defensa impulsada por IA en acción.

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FAQs

¿Qué son las soluciones de ciberseguridad con IA?

Aprendizaje automático Los algoritmos son utilizados por las soluciones de ciberseguridad con IA para detectar patrones inusuales, comportamientos sospechosos de los usuarios o códigos maliciosos dentro de las redes y los puntos finales. Por lo general, aprenden a partir de conjuntos de datos muy grandes y perfeccionan la lógica de detección con el tiempo. Juntos, la automatización y el análisis en tiempo real pueden ayudar a estas plataformas a adaptarse a las amenazas cambiantes, eliminando la necesidad de la búsqueda manual de amenazas. Pueden bloquear variantes desconocidas de malware o amenazas persistentes avanzadas antes de que se produzcan daños.

¿Por qué necesitamos la ciberseguridad basada en IA?

Los ataques de ciberseguridad con IA están aumentando tanto en velocidad como en complejidad, y los analistas humanos y las herramientas tradicionales basadas en firmas simplemente no pueden seguirles el ritmo. Los exploits de día cero o las infiltraciones sigilosas se detectan mediante métodos de IA que analizan las anomalías en el comportamiento de los usuarios, las redes y los dispositivos. Además, automatizan tareas repetitivas, como la clasificación de falsos positivos, y permiten a los equipos de seguridad concentrarse en incidentes de alto impacto.

Al fin y al cabo, la detección y la respuesta basadas en la IA son lo que se necesita para defenderse eficazmente de adversarios que actúan a la velocidad de una máquina.

¿Cómo mejoran las empresas de ciberseguridad basadas en IA la detección y respuesta ante amenazas?

Las empresas de ciberseguridad basadas en IA utilizan análisis avanzados para establecer una base de referencia de la actividad normal y señalar las desviaciones que puedan indicar una infiltración o un abuso interno. Algunas soluciones ponen automáticamente en cuarentena los puntos finales comprometidos, revocan los tokens de sesión o bloquean las conexiones sospechosas. Reúnen registros de puntos finales, aplicaciones en la nube y redes para ofrecer una visión completa de los ataques en varias etapas. Esto conduce a una mejor identificación, un tiempo de permanencia más rápido del atacante y una respuesta más coordinada.

¿Qué sectores se benefician más de las soluciones de ciberseguridad basadas en IA?

Las empresas de ciberseguridad basadas en IA, si se utilizan de manera eficiente, generan los mayores beneficios en los sectores financiero, sanitario, gubernamental y del comercio electrónico. Se trata de sectores que manejan datos confidenciales y están sometidos a amenazas constantes que a menudo aprovechan la complejidad de los flujos de trabajo. Las soluciones de IA detectan ataques sigilosos, como el robo de cuentas, la manipulación de dispositivos médicos, etc., protegiendo las transacciones financieras, los registros de pacientes y las infraestructuras críticas.

Sin embargo, cualquier organización que tenga una huella digital importante puede beneficiarse si aprovecha las defensas impulsadas por la IA.

¿Qué características debo buscar en una plataforma de ciberseguridad basada en IA?

Busque una cobertura global que abarque los puntos finales, las redes y la nube. Se trata de la detección de anomalías en tiempo real, un mínimo de falsos positivos y la corrección automatizada. Se integra con fuentes de inteligencia sobre amenazas y cuenta con sólidas funciones de análisis para la búsqueda proactiva de amenazas. Por último, asegúrese de que el proveedor ofrezca módulos de cumplimiento normativo, como herramientas de generación de informes o de gobernanza de datos, que resultan útiles en entornos regulados.

¿Cómo complementan las herramientas de ciberseguridad con IA las medidas de seguridad tradicionales?

Los cortafuegos y los antivirus siguen siendo herramientas tradicionales, pero ofrecen una detección estática. Por su parte, las empresas de seguridad con IA introducen una capa dinámica, que aprende de los nuevos datos y se adapta a los nuevos métodos de infiltración. La sinergia también significa que el tráfico malicioso o el código sospechoso que elude la detección basada en firmas puede seguir siendo señalado por el análisis basado en el comportamiento. Este enfoque multicapa llena los vacíos en la cobertura y aumenta la coordinación de la respuesta a incidentes.

¿Por qué es fundamental la IA para abordar los retos actuales de la ciberseguridad?

Los actores maliciosos utilizan la IA para sondear vulnerabilidades, ocultar cargas útiles o crear mensajes de ingeniería social que resulten creíbles. Por lo tanto, los defensores necesitan métodos igualmente ágiles que funcionen a la velocidad de las máquinas. Con la ayuda de la IA, se analizan rápidamente millones de eventos y se detectan anomalías o huellas ocultas de los atacantes.

Mediante la automatización de los flujos de trabajo, se reduce la fatiga de los analistas y se mejora la precisión de la detección, al tiempo que se mantiene el ritmo de los adversarios avanzados y adaptables en un panorama cibernético de alto riesgo.