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En el segundo de nuestra serie de podcasts sobre inteligencia artificial producidos en asociación con Darktrace, nos sumergimos en algo un poco más espeluznante: el mundo de la detección de «amenazas internas».
Ha habido una serie de casos recientes de alto perfil en los que las personas dentro de las organizaciones utilizan su acceso a los datos para enriquecerse o con malas intenciones, y se deslizó más allá de las políticas y herramientas habituales que se conocen colectivamente como «prevención de pérdida de datos». La mayoría de las veces, los empleados se han ido mucho antes de que se note el robo de datos (si es que alguna vez se nota), y prevenir la pérdida de datos casi requiere un Informe de minorías nivel de precognición.
Para obtener una idea de cómo la IA podría desempeñar un papel en la detección de amenazas internas, los editores de Ars, Sean Gallagher y Lee Hutchinson, hablaron con Kathleen Carley, directora del Centro de Análisis Computacional de Sistemas Sociales y Organizacionales de la Universidad Carnegie Mellon, sobre su investigación para identificar el habla de alguien a punto de tomar los datos y correr. Lee y Sean también hablaron con Rob Juncker, vicepresidente sénior de Investigación y Desarrollo de la empresa de software de prevención de pérdida de datos Code42, sobre si la IA realmente puede ayudar a detectar cuándo las personas están a punto de retirarse o cargar los datos de su empleador. Y Justin Fier, director de Análisis e Inteligencia Cibernética de Darktrace, habló con Lee sobre cómo las tecnologías relacionadas con la IA ya se están poniendo en marcha para detener las amenazas internas.
Se puede acceder a esta edición especial del podcast Ars Technicast en los siguientes lugares:
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