Otras de las formas de vulnerar la seguridad de
los dispositivos es a través del phishing, que es el intento de conseguir
información de manera fraudulenta.
En el caso de los celulares, que es donde transcurre el 65% del tiempo de navegación en la web, es fundamental tomar ciertos recaudos como utilizar patrones de bloqueo o claves; sólo usar las aplicaciones oficiales de los bancos o tiendas online para hacer transacciones y al finalizar las operaciones, cerrar las sesiones, según aconsejan desde Claro Argentina.
En el caso de los celulares, que es donde transcurre el 65% del tiempo de navegación en la web, es fundamental tomar ciertos recaudos como utilizar patrones de bloqueo o claves; sólo usar las aplicaciones oficiales de los bancos o tiendas online para hacer transacciones y al finalizar las operaciones, cerrar las sesiones, según aconsejan desde Claro Argentina.
Qué estrategias de prevención debe seguir el
usuario También es necesario instalar algún sistema de antivirus y mantenerlo
actualizado. En la actualidad, la mayoría de los programas de protección
recurren a la inteligencia artificial tanto para corregir como para prevenir
ataques informáticos.
Según Martin Balek, investigador de Aprendizaje
Automático de Avast, se logran evitar, por mes, cerca de 3,5 mil millones de
ataques de malware, utilizando sistemas basados en machine learning o
aprendizaje automático.
Cómo funciona:
El primer paso es "alimentar" a las
máquinas con las miles de millones de muestras que se recolectan a diario. Así,
el sistema recibe archivos maliciosos y limpios, que ya fueron previamente
categorizados.
De esa manera el sistema inteligente aprende a
diferenciar las amenazas. Como los algoritmos están basados en machine
learning, están en avance continuo y van aprendiendo de forma autónoma.
"El aprendizaje automático y la inteligencia
artificial son vitales para la seguridad, dado que los cibercriminales trabajan
día y noche para crear nuevas variantes del malware que suelen parecerse a
archivos limpios; y el programa malicioso puede transformarse, lo que los hace
aún más difícil de detectar para los motores antivirus", explicó Balek.
Los sistemas agrupan los archivos en diferentes
grupos o clusters, con diferentes códigos de colores que representan el nivel
de amenaza, según pudo comprobar Infobae en la presentación que ofreció la
empresa.
"La función Malware Similarity Search
(búsqueda de similitudes de malware) es importante ya que nos permite
categorizar, casi instantáneamente, una gran cantidad de las muestras que
recibimos. Así, tomando un archivo, puede determinar si es similar a un archivo
de malware ya visto o si es similar a un archivo conocido limpio", detalló
el especialista.
El análisis inteligente de las máquinas:
Ø Cada URL o archivo se analiza automáticamente.
Ø Los objetos sospechosos o desconocidos se
procesan por separado.
Ø Los motores locales o basados en la nube usan
clasificadores de aprendizaje automático para determinar si un archivo o URL es
malicioso.
Ø Los modelos de aprendizaje automático se vuelven
a capacitar y se optimizan con datos nuevos.
Ø Las actualizaciones se transmiten a las máquinas
de los clientes cuando están listas.
Fuente: Infobae
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