Resumen Ejecutivo:
- Limitaciones de la Clasificación Tradicional: Las soluciones tradicionales dependen en exceso de la intervención manual del usuario o de reglas estáticas (expresiones regulares). Estos métodos son propensos al error humano, no escalan ante el crecimiento exponencial de los datos y no entienden el contexto, generando brechas de seguridad.
- El Impulso de la IA y el Machine Learning: La integración de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) transforma el descubrimiento de datos en un proceso inteligente y automatizado. Al analizar patrones, el significado semántico y el contexto del negocio, los algoritmos categorizan la información no estructurada sin interrumpir al usuario.
- Optimización y Mejora Continua del Modelo: A diferencia de las herramientas estáticas, los motores basados en IA se benefician del aprendizaje continuo. A medida que el entorno de datos evoluciona y los administradores ajustan los criterios, el sistema refina su precisión predictiva, reduciendo drásticamente los falsos positivos y negativos.
- Enfoque Flexible y Beneficios Corporativos: El ecosistema digital actual exige evaluar múltiples dimensiones de clasificación (como cumplimiento normativo, impacto financiero o propiedad intelectual). Adoptar IA/ML garantiza el cumplimiento normativo blindado, optimiza los costes operativos y agiliza las políticas de protección centrada en el dato.
TABLA DE CONTENIDOS
- 1. Los sistemas de clasificación de datos actuales
- 2. Las desventajas de los clasificadores de datos actuales
- 3. La IA y el Machine learning aplicadas a la Clasificación de Información
- 4. Perfeccionamiento del Modelo
- 5. Diferentes dimensiones de clasificación de datos y la necesidad de un enfoque flexible
- 6. Beneficios de la IA y Machine Learning aplicado a la Clasificación de Datos
Los sistemas de clasificación de datos actuales
El proceso de etiquetado de la información permite a las organizaciones identificar y establecer la naturaleza de los datos en cuanto a sensibilidad se refiere, es decir, el grado de perjuicio que podría provocar a la organización en el caso de que fuese extraído y difundido. De esta forma, se asegura que la información adecuada llegue a las personas correctas en el momento que la necesitan. O que la información sensible, no llegue a manos inadecuadas que no debieran tener acceso a dicha información.
Realmente, el proceso de clasificación es bastante sencillo, cuando se crea un documento o email, el propietario asigna el nivel de confidencialidad correspondiente. Este nivel indica el alcance de la distribución de esos datos: Público, Interno, Confidencial o secreto. Gracias a ello, se identifica y comunica el nivel de protección que debe tener esos datos y la audiencia que los consume. Un documento confidencial no debería ser distribuido públicamente.
Las desventajas de los clasificadores de datos actuales
Muchas organizaciones usan sistemas de clasificación, habiendo establecido políticas muy precisas, pero la realidad es que normalmente son difíciles de implementar. La información generalmente se clasifica en base a un modelo teórico en lugar de uno que considere un contexto específico, adaptado a la realidad de la organización y del día a día. Esto genera confusión a la hora de aplicar el nivel de clasificación y de compartir la información. Muchos usuarios se hacen la pregunta: ¿Es interno o confidencial? ¿Podría compartir este documento si lo etiqueto como confidencial?
Los errores de los usuarios pueden llevar a exponer información crítica, causando exfiltraciones por malware, ransomware o agentes maliciosos. Pese al esfuerzo invertido por la organización, puede conseguirse lo contrario a elevar la seguridad de la información, razón por la que se implantan políticas de clasificación de datos.
La IA y el Machine learning aplicadas a la Clasificación de Información
La inteligencia artificial y las técnicas de aprendizaje automático aportan gran valor, estas ayudan a mejorar la tecnología facilitando a los analistas de seguridad una manera más rápida y eficiente de evaluar las amenazas potenciales. Gracias a su aplicación nos permite detectar patrones extraños o comportamientos fuera de lo normal de los usuarios para ayudar a anticiparnos en ataques a nuestra información.
Gracias a algoritmos de aprendizaje automático se puede aplicar esta avanzada tecnología de clasificación de datos, elevando el nivel de precisión en cuanto a las características que hacen que los contenidos específicos de un archivo sea confidencial. Los modelos, aprovechando las técnicas de aprendizaje automático, se entrenan previamente durante varios años a partir de datos que contienen información personal, datos médicos, financieros y de diversa índole. Este aprendizaje previo ayuda a predecir el nivel de sensibilidad de los datos no etiquetados con anterioridad.
Los algoritmos de aprendizaje automático utilizados pueden incluir máquinas vectoriales de soporte (SVM), redes neuronales, regresiones logísticas, regresiones lineales, árbol de decisión y procesamiento de lenguaje natural (PNL), entre otros. Ejemplo de Modelo:
Mediante el entrenamiento permite al sistema de Aprendizaje Automático decidir el tipo de clasificación de un documento después de una inferencia sobre el conjunto de parámetros en un documento o correo electrónico. El modelo entrenado, junto con un potente software especializado en clasificación de datos, ayuda a minimizar los errores humanos, los costes y el tiempo en el etiquetado de la información corporativa.
Perfeccionamiento del Modelo
El nivel de precisión en el momento de que el sistema de IA emita un veredicto está condicionado en gran medida de los datos con los que se ha entrenado el modelo. Los parámetros para definir el nivel de sensibilidad de una empresa de servicios financieros pueden ser significativamente diferentes a los de otros sectores como el industrial. De ahí la importancia de disponer de un modelo entrenado correctamente, ya que uno entrenado de forma incorrecta puede llevar a evaluaciones erróneas del nivel de sensibilidad.
El entrenamiento continuo de estos modelos con datos sectoriales, específicos de su sector o actividad, ya que generan un tipo específico de datos, ayuda a refinar aún más la precisión de los sistemas de decisión. Al alimentarse continuamente con datos sectoriales y regulatorios, los modelos se retroalimentan y mejoran con los veredictos de los usuarios en su clasificación. Gracias a ello se consigue corregir las posibles inferencias de precisión en una organización específica en diferentes iteraciones.El sistema, gracias a la IA, puede sugerir al usuario tipos de clasificación, por lo que no necesita estar capacitado para clasificar documentos, como en el caso de sistemas de clasificación de datos más rudimentarios. Se puede llegar a alcanzar una precisión del 97% identificando la propiedad intelectual.
En la Figura 3, se muestra cómo se puede mejorar la precisión para los nuevos tipos de documentos después de unos pocos escaneos alcanzando más del 90%. El software aprende y se adapta a diferentes tipos de documentos y no requiere una revisión y clasificación exhaustiva por parte del personal.
Las aportaciones y autorización del personal permite utilizar firmas vectoriales anonimizadas de los archivos para mejorar la precisión. Con el aporte del personal, la mejora en la precisión se puede acelerar a una tasa aproximada del 8% cada hora por usuario dedicado a revisar las clasificaciones (dependiendo de la variedad de archivos que se escanean).
Diferentes dimensiones de clasificación de datos y la necesidad de un enfoque flexible
Cuando se va a clasificar los datos, se pueden apreciar las siguientes dimensiones:
Sensibilidad de los datos: Determina el nivel de daño que puede causar a la organización si cae en manos equivocadas. Podemos encontrar habitualmente categorías como: Altamente confidencial, confidencial interno, público.
Regulación Asociada: Algunos documentos pueden clasificarse según la regulación a la que esté relacionada la información que contiene. EU-GDPR con datos personales, PCI para datos de tarjetas de pago y crédito etc.
Tipos de datos: Un documento puede contener datos personales, financieros, de salud… Estos tipos de datos suelen estar directamente relacionados con las regulaciones. Como los datos personales con EU-GDPR.
Alcance de la difusión: Establece en qué medida se puede distribuir un documento crítico específico: Difusión interna, Proveedores, etc.
Restringir la clasificación a un esquema basado exclusivamente en la sensibilidad de la información no siempre es el enfoque más apropiado. Cuando se utilizan herramientas de clasificación rudimentarias, los usuarios pueden preguntarse qué nivel de sensibilidad se debe asignar al documento.Algunas organizaciones tienen esquemas de clasificación basados en la sensibilidad o criticidad de la información bien definidos y con reglas marcadas (por ejemplo, esquema de clasificación de la OTAN), pero esto no es común en la mayoría de las empresas y organizaciones.
En sectores regulados como el financiero, puede ser más beneficioso etiquetar los datos como sujetos a la regulación PCI, en vez de utilizar etiquetas basadas en la criticidad o el alcance de la difusión, ya que es bastante más fácil de identificar para los usuarios corporativos. El sistema de IA y Aprendizaje automático del que hemos hablado anteriormente puede tener flexibilidad a la hora de adaptar la clasificación basandose en todas estas dimensiones, sin estar sujeta solo a una clasificación basada en el nivel de sensibilidad. Además, puede hacer sugerencias al usuario teniendo en cuenta todas las dimensiones.
Beneficios de la IA y Aprendizaje Automático aplicado a la Clasificación de Datos
Las organizaciones gracias a esta tecnología pueden llegar a comprender mejor su huella de datos con una mayor precisión. Pueden estar tranquilas de confiar plenamente en la clasificación y de conocer su posición actual en cuanto al riesgo de los datos que manejan. Este punto es muy importante, ya que al tener conocimiento del riesgo de todos sus datos permite una gestión y seguridad proactiva.
Otro de los puntos clave es facilitar a los usuarios el proceso de clasificación para que no haya errores que puedan llevar a graves consecuencias. De esta manera, los usuarios no necesitan formación para clasificar los documentos, cualquiera puede hacerlo de forma correcta. Las tecnologías deben facilitar su implantación y uso, a la par que ser efectivas para que su adopción no incurra en grandes costes ni pérdidas de tiempo sin resultados del todo fiables, cosa que se pretende evitar con esta innovadora tecnología basada en IA y ML.
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