Stefanini Cyber refuerza su estrategia de ciberseguridad preemptiva mediante el uso de inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de datos, correlacionar señales e identificar comportamientos que indiquen un ataque en preparación. Mientras que las estrategias preventivas tradicionales concentran sus esfuerzos en la reducción de vulnerabilidades conocidas y en la mitigación de riesgos potenciales, la ciberseguridad preemptiva busca reconocer una amenaza inminente para que las organizaciones puedan actuar antes de que una ofensiva se materialice.
«El modelo tradicional parte de la premisa de que el atacante encontrará una vulnerabilidad y la explotará. La estrategia preemptiva trabaja de otra manera. Independientemente de la vulnerabilidad existente, buscamos identificar si existen señales de que se está planeando un ataque. El foco deja de estar únicamente en la falla y pasa a estar en el comportamiento», afirma Leidivino Natal, CEO global de Stefanini Cyber.
Esta evolución acompaña un escenario en el que la inteligencia artificial ha acelerado tanto los mecanismos de defensa como las herramientas utilizadas por los criminales. Según el ejecutivo, la popularización de la IA amplió de manera significativa la capacidad de procesamiento de datos, permitiendo analizar y correlacionar miles de eventos, eliminar el ruido y reconocer patrones en mucho menos tiempo, lo que aumenta la posibilidad de identificar comportamientos que anteceden a un ataque y de actuar antes de que el incidente ocurra.
Al mismo tiempo, el perfil de las amenazas también ha cambiado. Los ataques orientados al secuestro de datos han dejado de ser el principal objetivo de muchos grupos criminales, que ahora dirigen sus esfuerzos hacia el fraude financiero, el robo de identidad, la minería ilícita de criptomonedas y otras acciones capaces de generar retornos financieros de forma más rápida. La propia inteligencia artificial también ha comenzado a ser utilizada por los atacantes para automatizar procesos y ampliar la escala de sus ofensivas.
Antes del ataque
Durante muchos años, el modelo basado en detectar, investigar y contener incidentes fue suficiente para reducir riesgos y proteger los entornos corporativos. Sin embargo, en los últimos años, la velocidad y la sofisticación de los ataques, potenciadas también por el uso de la inteligencia artificial, han reducido el tiempo disponible para que los equipos de seguridad reaccionen ante los incidentes.
«Responder con rapidez sigue siendo importante, pero ya no es suficiente para enfrentar el panorama actual. El gran diferencial pasa a ser la capacidad de correlacionar miles de eventos, eliminar ruido e identificar patrones antes de que ocurra un incidente. Cuanto antes logremos reconocer estas señales, mayor será el tiempo disponible para que los equipos tomen decisiones y reduzcan la probabilidad de que un ataque tenga éxito», afirma Leidivino Natal.
Según el ejecutivo, este tiempo adicional para la toma de decisiones también reduce el impacto sobre el negocio, al preservar la disponibilidad de los sistemas, evitar interrupciones operativas y ampliar la resiliencia de las organizaciones, además de minimizar los impactos financieros y reputacionales frente a un entorno de amenazas cada vez más dinámico.
Impacto en el negocio
Al anticipar las amenazas, la ciberseguridad amplía su papel en la gestión de riesgos y pasa a contribuir directamente a la continuidad de las operaciones. En opinión del CEO global de Stefanini Cyber, esta evolución exige una revisión de la manera en que muchas empresas todavía estructuran sus estrategias de seguridad. Aunque la lógica reactiva sigue presente en buena parte del mercado, los sectores más maduros, como el financiero, ya incorporan modelos orientados a la anticipación de amenazas, lo que refleja una mayor integración entre la ciberseguridad y las decisiones relacionadas con la continuidad del negocio.
«Esta evolución también cambia el perfil de los profesionales de ciberseguridad. El conocimiento técnico sigue siendo esencial, pero crece la necesidad de líderes capaces de comprender el negocio, identificar activos críticos e interpretar señales que indiquen una amenaza en preparación», afirma. Para Natal, combinar inteligencia artificial, contexto de negocio y análisis de comportamiento será cada vez más importante para anticipar riesgos.
“La tendencia es que la capacidad de anticipar riesgos se consolide como uno de los principales diferenciales de la ciberseguridad en los próximos años. Las organizaciones que logren identificar señales antes de que el ataque se materialice tendrán más condiciones para preservar sus operaciones, reducir impactos financieros y fortalecer su resiliencia», concluye el ejecutivo de Stefanini Cyber.
