Stefanini Cyber está reforzando su estrategia de ciberseguridad preemptiva mediante inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de datos, correlacionar señales e identificar comportamientos que puedan indicar la preparación de un ataque.
A diferencia de los modelos preventivos tradicionales, enfocados en reducir vulnerabilidades conocidas y mitigar riesgos potenciales, la ciberseguridad preemptiva busca detectar señales de amenazas inminentes antes de que una ofensiva llegue a materializarse.
“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”, señaló Leidivino Natal, CEO global de Stefanini Cyber.
La compañía considera que la inteligencia artificial permite analizar y correlacionar miles de eventos, reducir ruido e identificar patrones en menos tiempo, aumentando las posibilidades de reconocer comportamientos previos a un incidente.
Al mismo tiempo, Stefanini Cyber observa cambios en el perfil de las amenazas. Los ataques orientados al secuestro de datos han perdido peso frente a modalidades como fraude financiero, robo de identidad y minería ilícita de criptomonedas, mientras que la propia IA comienza a utilizarse para automatizar procesos delictivos y aumentar la escala de los ataques.
Durante años, el modelo basado en detectar, investigar y contener incidentes fue suficiente para reducir riesgos. Sin embargo, el incremento en la velocidad y sofisticación de las amenazas ha reducido el tiempo disponible para reaccionar.
“Responder con rapidez sigue siendo importante, pero ya no es suficiente. El diferencial pasa a ser la capacidad de correlacionar miles de eventos, eliminar ruido e identificar patrones antes de que ocurra un incidente”, agregó Natal.
Este tiempo adicional puede contribuir a preservar la disponibilidad de sistemas, evitar interrupciones operativas y reducir impactos financieros y reputacionales.
La compañía considera que este enfoque también modifica el perfil de los profesionales de ciberseguridad, que además del conocimiento técnico necesitan comprender el negocio, identificar activos críticos e interpretar señales asociadas con amenazas en preparación.
