Cómo la hiperautomatización aumenta la seguridad del trabajo remoto

El uso de herramientas de hiperautomatización, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático puede ayudar al equipo de TI a administrar de manera más efectiva un entorno remoto más seguro de las siguientes maneras:

Información mejorada sobre amenazas

La primera línea de defensa es poder ver, en todo su entorno, qué aplicaciones, dispositivos y software están en uso. Las herramientas de hiperautomatización pueden detectar qué hay en el entorno, analizar vulnerabilidades y monitorear cualquier cambio en el uso o comportamiento del dispositivo. La detección y el descubrimiento continuos de problemas de seguridad permiten a TI priorizar la solución de problemas críticos, protegiendo aún más la red de las amenazas.

Priorización basada en riesgos

Uno de los principales medios para proteger la red es la ejecución diligente de actualizaciones de parches. Mediante el aprendizaje automático y el análisis predictivo, el departamento de TI puede aprender qué se está explotando activamente para que la respuesta al riesgo se realice en función de las prioridades de las amenazas. Los datos de confiabilidad de los parches se pueden entregar automáticamente con inteligencia procesable extraída de miles de datos de opinión públicos y de colaboración colectiva.

Patching más rápido

El aprendizaje automático también puede ayudar a reducir el tiempo de patching, una preocupación fundamental para abordar las amenazas de manera efectiva. Los datos de inteligencia pueden proporcionar información sobre la confiabilidad de los parches, por lo que los equipos de seguridad pueden actuar ante las amenazas más rápidamente. Los equipos de seguridad de TI saben que a los actores de amenazas les encantan los retrasos en los parches. El tiempo medio para que un actor de amenazas desarrolle un exploit funcional es de 22 días. Adelantarse a ese ciclo de desarrollo es fundamental para que las operaciones de TI se anticipen a las amenazas.

Remediación proactiva

El monitoreo automatizado del uso de dispositivos y aplicaciones puede identificar vulnerabilidades, priorizar riesgos y luego remediar aquellos que representan la amenaza más inmediata. La remediación automatizada permite que las operaciones de TI pasen de un modo de respuesta reactiva a un modelo proactivo y “autoseguro”, abordando las vulnerabilidades antes de que los actores de amenazas se introduzcan. Un estándar recomendado es un acuerdo de nivel de servicio (SLA) de 14 días para la corrección de vulnerabilidades.

reddmemp

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