Cuando las amenazas no esperan, la seguridad tampoco puede hacerlo.

Dhananjay Ganjoo, Director General – India y SAARC: Lo preocupante de un ataque adaptativo no es la rapidez con la que comienza, sino la rapidez con la que puede cambiar de rumbo. Las operaciones asistidas por IA pueden sondear entornos, aprender de las respuestas, cambiar de técnicas y encadenar acciones posteriores mientras el ataque aún está en curso.

El ataque que entra en un entorno puede no seguir el mismo patrón a medida que avanza a través de él.  Las aplicaciones presentan un objetivo móvil propio. Pero cuando tanto la amenaza como el entorno pueden cambiar en tiempo real, la seguridad también necesita comprender qué hacen las aplicaciones y las API mientras se ejecutan. Cuando el patrón de ataque cambia constantemente, la seguridad de las aplicaciones se ha vuelto muy eficaz para reconocer comportamientos maliciosos conocidos. Para amenazas capaces de cambiar durante la ejecución, esa distinción puede marcar la diferencia entre ver eventos aislados y comprender lo que está sucediendo en toda la ruta de datos de la aplicación.

En otros casos, los equipos de seguridad pueden limitar las solicitudes, restringir el acceso al punto final, restringir una política o aislar la actividad sospechosa mientras continúa el tráfico legítimo.  Esa distinción es importante porque los equipos de seguridad están protegiendo los sistemas de pago que procesan las transacciones, las plataformas de atención médica que apoyan a los pacientes, los servicios de comercio electrónico que sirven a los clientes y las aplicaciones industriales que apoyan las operaciones.   Detener un ataque innecesariamente detener la aplicación no es resiliencia. Pero las organizaciones no pueden asumir que siempre sabrán la forma exacta de un ataque antes de que llegue a una aplicación en ejecución.  A medida que las amenazas se vuelven más adaptables, la seguridad necesita saber de antemano lo que puede aprender del comportamiento de la aplicación y la API en tiempo de ejecución.

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