Email Security

Los datos recientes sobre ataques por correo electrónico muestran un aumento en los ataques de phishing, la vulneración de correo electrónico empresarial y el Ransomware entregado por correo electrónico. Los ataques de phishing son mas convincentes y todos los ataques por correo electrónico están aumentando en frecuencia y sofisticación. En estos casos la inteligencia artificial ha permitido aumentar la velocidad de impacto sobre las organizaciones.

Email Protection

El correo electrónico ha sido utilizado durante más de una década antes de que se introdujera el protocolo simple de transferencia de correo (SMTP) en 1982. La adopción del correo electrónico estaba creciendo y la industria necesitaba protocolos de correo electrónico estándar, sin embargo, el conocimiento en ciberseguridad no era lo suficientemente contundente para establecer medidas de protección. Las extensiones de correo de internet segura o multipropósito (S/MIME) se introdujeron en 1995 y Pretty Good Privacy (PGP) apareció en 1998. Siendo estos los pioneros en mensajería segura.

El correo identificado con claves de dominio (DKIM) y el marco de políticas del remitente (SPF) se introdujeron en la década de 2000. Estos fueron los primeros esfuerzos para validar los remitentes y evitar la suplantación de dominios. La autenticación, informes y conformidad de mensajes basados en dominios (DMARC) apareció en 2012 y fue adoptada por grandes empresas tecnológicas como Google, AOL y Microsoft. Esta adopción temprana y los esfuerzos de grupos como el grupo de trabajo Anti-Phishing (APWG).

Amenazas como spam, virus y phishing ayudaron a impulsar las primeras medidas de seguridad en la bandeja de entrada. Estas soluciones incluían filtros de spam basados en reglas, escaneo de enlaces y archivos adjuntos y sistemas de respuesta a desafíos.

Email Security Moderno

El uso del correo electrónico empresarial es increíblemente alto y la mayoría de los profesionales de negocios prefieren comunicarse por correo electrónico a cualquier otro método. Investigaciones realizadas han descubierto que el 69% de los ataques de Ransomware comienzan con un correo electrónico, y el costo total promedio de un ataque de correo electrónico en 2022 fue de 1 millón de dólares.

La seguridad del correo electrónico es ahora un aspecto critico y obligatorio de la ciberseguridad y la IA desempeña un papel vital para mejorar su eficacia.

Existen varios tipos de IA que se encuentran en la mayoría de los sistemas de protección de correo electrónico entre los cuales encontramos:

• Aprendizaje Automático (ML): los algoritmos de ML aprenden de los datos e identifican patrones para clasificar los correos electrónicos como maliciosos o fidedignos. Las técnicas de aprendizaje supervisado, como los árboles de decisión y los bosques aleatorios, se utilizan habitualmente para la clasificación de correos electrónicos.
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP): el NLP analiza y comprende el lenguaje humano en los correos electrónicos, lo que permite la detección de intentos de phishing, spam y otras amenazas basadas en contenido.
• Aprendizaje profundo: los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, pueden procesar grandes cantidades de datos e identificar patrones complejos en correos electrónicos y archivos adjuntos, lo que mejora la precisión de la detección de amenazas.
• Detección de anomalías: los algoritmos de la IA identifican desviaciones de los patrones de comportamiento normales y señalan posibles incidentes de seguridad para una mayor investigación.
• Análisis de comportamiento: monitorea el comportamiento del usuario para detectar actividades inusuales que podrían indicar una amenaza a la seguridad, como acceso no autorizado o cuentas comprometidas.
• Respuesta automatizada a incidentes: los sistemas de inteligencia artificial pueden automatizar las respuestas a las amenazas detectadas, como poner en cuarentena correos electrónicos sospechosos o bloquear el acceso a cuentas comprometidas.

Estas tecnologías de la IA funcionan en conjunto con ML y modelos de aprendizaje profundo que procesan grandes volúmenes de datos, PNL que analiza amenazas basadas en el lenguaje y detección de anomalías que identifican desviaciones de las líneas de base.

Email Security IA

La seguridad del correo electrónico moderna implica muchos sistemas y herramientas inteligentes que aprenden y mejoran continuamente.

El poder de la protección del correo electrónico mejorado por la implementación de IA se basa en el aprendizaje continuo. Estas soluciones siempre consumen nuevos datos y aprenden de ellos para mejorar la defensa del sistema de correo electrónico. Las actualizaciones en tiempo real, como las mencionadas en nuestra publicación sobre inteligencia y detección de amenazas, garantizan una protección inmediata contra nuevas amenazas. Algunos sistemas mejorados con IA pueden aceptar comentarios de usuarios directamente desde la bandeja de entrada, esta característica ayuda a la IA a mejorar la precisión de los falsos positivos y las amenazas.

Este tipo de entrenamiento de IA se denomina ajuste automatizado de modelos. Estas técnicas mejoradas por IA se utilizan para ajustar y mejorar los modelos de aprendizaje automático que defienden el sistema de correo electrónico contra las amenazas. El ajusto automatizado de modelos mantiene los modelos de seguridad actualizados y listos para las ultimas amenazas.

Holístico y Preventivo

Para aprovechar los números beneficios de la seguridad del correo electrónico impulsada por la IA, las empresas deben crear un enfoque holístico y preventivo de la ciberseguridad mejorando las siguientes áreas:

Detección de amenazas: las tecnologías de inteligencia artificial destacan por analizar grandes volúmenes de datos e identificar patrones que se pueden indicar como amenazas potenciales. Se utilizan modelos de aprendizaje automático, algoritmos de detección de anomalías y técnicas de procesamiento del lenguaje natural para detectar diversas amenazas cibernéticas, incluido Malware, intentos de phishing y amenazas internas.

Respuesta: lo sistemas de IA pueden iniciar acciones de respuesta automatizadas cuando se detecta una amenaza. Estos sistemas pueden poner en cuarentena correos electrónicos sospechosos, bloquear direcciones IP maliciosas o alertar a los equipos de seguridad. La IA también puede priorizar y clasificar las alertas de seguridad, lo que respalda un manejo de incidentes más eficientes.

Recuperación: Los sistemas de investigación y forenses basados en IA pueden iniciar flujos de trabajo de recuperación automatizados durante o después de un incidente de seguridad. Estos sistemas pueden ayudar a los equipos de seguridad a identificar la causa raíz, determinar el alcance del ataque y sugerir soluciones.

Mejora continua: los sistemas de IA deben optimizarse para aprovechar al máximo el ajuste automatizado del modelo. Los modelos de aprendizaje automático se pueden volver a entrenar y actualizar en tiempo real, y deben configurarse para incorporar comentarios de los usuarios, inteligencia sobre amenazas, datos de rendimiento y cualquier otra información relevante.

Protéjase contra amenazas transmitidas por correo electrónico.

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