Detección de anomalías basada en el Machine Learning
Una de las ventajas más grandes que ha traído el avance tecnológico tiene que ver con la ayuda que puede brindar a las tareas cotidianas de una empresa, especialmente en materia de seguridad.
Si buscas optimizar al máximo el trabajo de seguridad en tu empresa, la detección de anomalías basada en machine learning puede ser una de las mejores y más innovadoras estrategias.
Por eso preparamos un contenido especial con este tema, así conocerás todo lo que necesitas sobre machine learning dentro del proceso de detección de anomalías y podrás explorar las distintas alternativas que este método tiene dentro del mercado actual.
¿Qué es la detección de anomalías?
Empecemos por definir la detección de anomalías. De manera sencilla, es el proceso mediante el cual se identifican eventos o elementos raros.
De forma especializada, se denomina detección de anomalías como una actividad de la minería de datos gracias a la cual pueden detectarse fallas y actividades maliciosas.
La información obtenida permite blindar la infraestructura o proceso analizado al planificar una estrategia de seguridad específica para cambiar ese elemento o evento; así será más fácil realizar la gestión de incidentes de ciberseguridad.
Pero, ¿qué parámetro se utiliza para definir que un evento o elemento es raro o una anomalía? En términos simples, el rendimiento y tiempos normalmente establecidos para una tarea con base en la configuración predeterminada es el parámetro que se usa.
Así, si una máquina debe terminar una tarea específica en un tiempo fijo y se tarda más de ese tiempo, es una anomalía que puede dar señal de un desgaste o un problema mayor que debe atenderse con un mantenimiento u otra acción correctiva.
Evaluaciones
Para comenzar con la detección de anomalías se efectúa entonces una evaluación de los tiempos que llevan procesos determinados, se establecen límites mínimos y máximos y se analiza la información obtenida de los procesos realizados.
No obstante, el parámetro puede variar con base en distintas circunstancias y factores, por ello es que la aplicación puede servir más allá de un simple proceso que mantiene el rendimiento de la infraestructura y abarcan aplicaciones médicas, prevención y detección de fraudes e intrusiones, procesamiento de imágenes y el estado de redes de información.
Ahora bien, el machine learning puede ser de ayuda, ya que permite maximizar el análisis y con ello también incrementa la cantidad y calidad de los resultados que se obtendrían en una detección de anomalías.
¿Por qué es importante para las empresas?
La detección de anomalías es importante para el ámbito empresarial porque esto brindará una mayor protección de datos e información confidencial, tanto para los clientes como para la empresa de forma concreta.
De esta manera se optimizará el servicio y también se logrará crear un entorno digital seguro que ofrezca mayor credibilidad para la empresa; además beneficiará otros aspectos como el financiero, que estará mejor protegido de las amenazas que representa crear y mantener una plataforma online empresarial.
Ahora ya sabes por qué implementar la detección de anomalías, pero, ¿por qué usar machine learning? Es cierto que puede realizarse con métodos tradicionales, pero implementarla en conjunto con una solución de machine learning mejorará los resultados y disminuirá las amenazas de ciberseguridad para la empresa.
Machine Learning para la detección de anomalías
Ya te hemos contado un poco sobre por qué te conviene utilizar machine learning durante la detección de anomalías, pero, ¿cómo se hace? A continuación te presentamos un resumen del proceso.
Detección de anomalías con componentes principales
Un proceso que está en busca de eventos o elementos raros comienza con el análisis de componentes principales o PCA, que básicamente consiste en análisis, mapeo de datos y cálculo posterior de vectores.
Si en el cálculo o reconstrucción se encuentran diferencias que van más allá de lo que pueden ocasionar las imprecisiones numéricas, se puede hablar de un error de reconstrucción y da lugar a un criterio para identificar anomalías.
Aunque este método es un primer acercamiento, lo cierto es que los resultados obtenidos de esta manera muchas veces pueden arrojar resultados o anomalías erróneas. Por ello es que desde hace un tiempo se ha recurrido al aprendizaje profundo o machine learning dentro del estudio de las anomalías.
Inteligencia artificial para optimizar los resultados
Ya te contamos uno de los procesos más comunes para realizar la detección de anomalías, no obstante, lo hemos hecho de forma abstracta. En práctica, un proceso de detección de anomalías tiene parámetros y protocolos específicos. Además, conforme se va avanzando en la detección es necesario generar nuevos criterios para descartar resultados erróneos.
Es en este momento cuando el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial pueden entrar en escena para optimizar los tiempos y calidad de los resultados en estos procesos.
Así, pueden utilizarse algoritmos que basan su funcionamiento en el aprendizaje profundo que emula a una red neuronal. De esta manera se consigue crear estructuras o redes neuronales artificiales que tienen varias capas de profundidad y conexiones.
Esto permite que se obtengan automáticamente resultados de alta calidad, incluso cuando se están abordando cantidades de datos masivas que en otras circunstancias podrían mostrar indicadores con altos márgenes de error debido a la complejidad que representan.
De esta manera es como se generan estructuras complejas que realizan el trabajo que de otra manera llevaría mucho más tiempo y tendría muchas más probabilidades de arrojar resultados no tan atinados en conjunto con aquella información que sí puede ser de ayuda.
Lo que esto representa es la optimización de resultados en este tipo de procesos gracias al entrenamiento y programación de algoritmos con los criterios y parámetros que se utilizarían de forma tradicional, pero con un menor margen de error y con un alcance mayor al que se podría lograr con otros métodos.
¡Eso es todo!
Como has visto en este contenido, el avance y mejora que presenta el machine learning o aprendizaje profundo para la detección de anomalías es importante y aunque tiene retos y un margen de error, sigue siendo una de las mejores estrategias que puedes aplicar para este tipo de procesos.
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