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29 CIBERSEGURIDAD EN EL TELETRABAJO • Proporcionen el acceso necesario en función de cada usuario y sus circunstancias, así como de dónde se accede (SaaS, IaaS…). “Además, es importante que todo lo anterior se realice proporcionando la mejor experiencia de usuario, tanto en usabilidad como velocidad de acceso y transparencia”, concluye Oliva. IA, DOTANDO DE INTELIGENCIA A LOS SISTEMAS DE CIBERSEGURIDAD La Inteligencia Artificial se ha erigido como un poderoso componente de la ciberseguridad, que, por otro lado, hay que incorporar con acierto y sen- tido común en los procesos para tener más capacidades en detección, anti- cipación y respuesta. Para Enrique Valverde, Cytomic, el uso de tecnologías la Inteligencia Artificial o el Machine Learnings “persigue reducir que los entornos se vean comprome- tidos. Esto es debido a que, gracias a una constante alimentación de sets de entrenamiento, test y validación, conseguimos reforzar este sistema, proporcionamos nuevos patrones de comportamiento de amenazas y dotamos de mayor inteligencia a los sistemas para elaborar más y mejo- res conclusiones. De esta manera se puede contar con soluciones que ele- van el nivel de protección. No obstante, nunca va a haber un nivel de protec- ción 100%, aunque la aplicación de IA y ML sí nos va a ayudar a establecer unamayor capa de protección aumen- tando así la eficacia de la seguridad”. Como recuerda Valverde, tampoco debemos olvidar que los atacantes también hacen uso de estas tecno- logías, pero para un f in malicioso. “Utilizan ML e IA mediante redes neuronales para avanzar sus ata- ques. De esta manera, ellos también detectan patrones de comporta- miento basados en las soluciones de seguridad y obteniendo esos sets de entrenamiento también pueden averiguar cómo penetrar aprove- chando donde las soluciones de los “buenos” fallan”. Por su lado, el responsabledeESET, Josep Albors, apunta que estas dos tecnologías llevan tiempo entre nosotros y ayudan a las soluciones de seguridad, “especial- mente a la hora de identificar aquellas amenazas ya conocidas o las nuevas que cuenten con características similares a las ya conocidas. También pueden ser de ayuda para reconocer aquellas ame- nazas más avanzadas automatizando procesos tediosos, pero siempre con- tando con la supervisión de un analista demalware especializadoque sea el que decida en última instancia si estamos ante una verdadera amenaza”. En esta línea, Miguel Monedero, Sothis señala que, al igual que la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning está ayudando en otros campos de trabajo como puede ser el ámbito sanitario, logístico, robótica, etc. ya se utiliza en muchas soluciones del campo de la ciberseguridad…principalmente para sistemas de protección y vigilancia. “Los casos de uso más utilizados son el de entender comportamientos (qué es un comportamiento normal y cual no) o para distinguir si una acción la realiza un ser humano o un software, en este caso un malware. Por el momento, las consecuencias son las deseadas ya que nos ayuda a reducir el riesgo de amenazas de seguridad y agiliza las investigaciones y operaciones de los equipos de seguridad para reaccionar más rápido o incluso anticiparse a la posible amenaza. "Existen multitud de informes que han analizado los niveles de protección de seguridad que han implementado las empresas españolas que dejan pocas dudas de que estamos en un nivel paupérrimo". Iñaki Calvo, CEO ICM Ricardo Maté, director general de Sophos Iberia. Iñaki Calvo, CEO de ICM.