La seguridad cibernética se ha convertido en una prioridad absoluta para las instituciones financieras, y la inteligencia artificial emerge como un aliado esencial en esta lucha.
Ciberseguridad: Clave para el Sector Financiero
El sector financiero maneja una cantidad masiva de información confidencial, desde los datos personales de los clientes hasta los registros financieros de transacciones, saldos, etc. Esto lo convierte en un objetivo atractivo para los ciberdelincuentes que buscan obtener ganancias ilegítimas o causar interrupciones.
Por lo anterior, blindar la seguridad de las tecnologías de la información es un tema de vital relevancia para las instituciones del sector financiero. Más aún a partir del creciente impulso de las regulaciones para la protección de los datos privados a nivel global. Para muestra el GDPR de la unión europea.
La Inteligencia Artificial como Escudo Defensivo
La IA, potenciada con capacidad de procesar grandes volúmenes de datos (BigData) [1] y reconocer patrones de comportamiento incluso sutiles, se ha convertido en un pilar fundamental de la ciberseguridad en el sector financiero.
A continuación algunos de las formas en que la IA potencia y apoya la ciberseguridad:
1. Detección de Amenazas en Tiempo Real
La IA puede analizar el tráfico de red y el comportamiento del sistema en busca de anomalías que conduzcan al reconocimiento de patrones de comportamiento inusuales e identificación de intrusos [2]. Si se detecta una actividad inusual, la IA puede tomar medidas rápidas para detener o mitigar potenciales amenazas. Esto es esencial en un mundo donde los ataques cibernéticos pueden ocurrir en milisegundos.
2. Análisis Avanzado de Datos
Los algoritmos de Machine Learning pueden analizar grandes conjuntos de datos para identificar tendencias y señales de advertencia de posibles ataques. Esto permite a las instituciones financieras anticipar amenazas y tomar medidas preventivas.
3. Protección de Identidad y Autenticación Biométrica
Los fraudes cibernéticos cometidos a partir del robo de identidad se han convertido en uno de los eventos de mayor crecimiento en el ámbito de las transacciones por internet [3]. La IA se utiliza para la autenticación biométrica, como reconocimiento facial y de voz, lo que hace que sea más difícil para los atacantes suplantar la identidad de un cliente.
4. Gestión de Eventos y Respuesta a Incidentes
La IA puede automatizar la gestión de eventos de seguridad y la respuesta a incidentes. El análisis de evidencias de distintos procesos, tecnologías y procedimientos mejora la calidad de los análisis de cómputo forense [4]. Esto garantiza una reacción rápida y coordinada ante una amenaza, minimizando el tiempo de inactividad y los daños.
5. Actualizaciones Constantes y Adaptación
La IA puede aprender de cada amenaza y adaptarse continuamente. A medida que evolucionan los métodos de ataque, la IA también evoluciona para defenderse mejor.
Beneficios Tangibles
La combinación de ciberseguridad y la IA no solo es una necesidad, sino que también ofrece beneficios tangibles. Además de proteger los activos y datos de los clientes, las instituciones financieras pueden mejorar la eficiencia y reducir los costos al automatizar tareas de seguridad.
Conclusiones
A medida que los ciberdelincuentes se vuelven más sofisticados, la ciberseguridad debe mantenerse un paso adelante. La inteligencia artificial es una herramienta poderosa que fortalece la defensa del sector financiero contra las amenazas cibernéticas. Sin embargo, es importante recordar que la seguridad cibernética es una tarea continua que requiere inversión constante en tecnología y capacitación.
La colaboración entre la ciberseguridad y la inteligencia artificial es esencial para garantizar que el sector financiero siga siendo seguro y protegido en un mundo cada vez más digitalizado. Las instituciones financieras que invierten en esta alianza estratégica están mejor posicionadas para proteger sus activos y mantener la confianza de sus clientes en un entorno cibernético en constante evolución.
Autor
Luis García Rodríguez es director ejecutivo en Yaxché Dev estudió ingeniería en computación en la FES Aragón, además cuenta con la Maestría en Alta Dirección por la Facultad de Química de la UNAM y la Maestría en Ciencia e Ingeniería de la Computación en el área de Inteligencia artificial por el IIMAS de la UNAM.
Es profesor de las materias "Sistemas de Información Gerenciales" y "Métodos Cuantitativos y Finanzas", en la Maestría en Alta Dirección de la Facultad de Química de la UNAM.
Referencias
Yu, T. R., & Song, X. (2021). Big Data and Artificial Intelligence in the Banking Industry. In Handbook of Financial Econometrics, Mathematics, Statistics, and Machine learning (pp. 4025-4041).
Dapel, M. E., Asante, M., Uba, C. D., & Agyeman, M. O. (2023, January). Artificial Intelligence Techniques in Cybersecurity Management. In Cybersecurity in the Age of Smart Societies: Proceedings of the 14th International Conference on Global Security, Safety and Sustainability, London, September 2022 (pp. 241-255). Cham: Springer International Publishing.
Phiri, J., Zhao, T. J., Zhu, C. H., & Mbale, J. (2011). Using artificial intelligence techniques to implement a multifactor authentication system. International Journal of Computational Intelligence Systems, 4(4), 420-430.
Dunsin, D., Ghanem, M., & Quazzane, K. (2022). The use of artificial intelligence in digital forensics and incident response in a constrained environment. International Journal of Information and Communication Engineering, 16(8), 280-285.