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• ➞Explicar la capacidad de la Inteligencia Artificial para evaluar grandes volúmenes de datos de diferentes orígenes, identificar patrones de actividad en una organización, e identificar comportamientos anómalos.
• ➞Profundizar en su utilidad para detectar los llamados “falsos positivos”.
• ➞Conocer cómo la Inteligencia Artificial Generativa crea nuevos contenidos en base a la estructura de datos existentes y de qué forma este hecho facilita la labor de los profesionales de seguridad.
• ➞Entender cómo los ciberatacantes pueden infectar y utilizar la Inteligencia Artificial en beneficio propio, descifrando grandes cantidades de contraseñas de manera simultánea, sofisticando la suplantación de identidades o desarrollando malware de muy difícil detección.
• ➞Entender la capacidad de los algoritmos de Inteligencia Artificial para sintetizar los datos en recomendaciones procesables y resolver así de manera más rápida y eficiente los incidentes.
• ➞Conocer de qué manera la Inteligencia Artificial tiene la capacidad de elaborar informes más sencillos y legibles o de responder a incidentes a través de herramientas visuales o gráficos que se pueden compartir rápidamente con toda la organización.
• ➞Analizar cómo puede la Inteligencia Artificial generativa detectar de forma temprana determinadas ciberamenazas, detectar la presencia de usuarios no autorizados infiltrados en la red, así como ayudar a discriminar e identificar las amenazas potenciales más relevantes.
• ➞De qué forma la Inteligencia Artificial detecta peligros en comportamientos a priori no sospechosos pero que relacionados con otras actividades estén dando señales de un posible ciberataque.
• ➞Resaltar la importancia de la responsabilidad en la compilación de la Inteligencia Artificial Generativa en soluciones de seguridad, así como su confiabilidad, seguridad, y mantenimiento de la privacidad de los datos.
• ➞Analizar de qué manera las empresas deben estar por delante y protegerse de las ciberamenazas controladas por Inteligencia Artificial.
• ➞Conocer si la Inteligencia Artificial puede llegar a sustituir a los profesionales de seguridad o más bien se trata de una herramienta útil para que su trabajo sea más eficaz.
• ➞Utilizar los algoritmos de Inteligencia Artificial para la administración de identidades y acceso (IAM).
• ➞Entender la manera en que la Inteligencia Artificial ayuda a los profesionales de seguridad a detectar los puntos de conexión que se utilizan dentro de una organización, así como a mantenerlos actualizados y potenciar su seguridad.
• ➞Destacar la utilidad de la Inteligencia Artificial para detectar y visibilizar los riesgos y vulnerabilidades que puede tener para una organización la utilización de aplicaciones en la nube.
• ➞Entender la utilización de la Inteligencia Artificial para identificar y etiquetar datos confidenciales tanto en la infraestructura de la organización como en la nube, así como para ayudar a detectar los intentos de extraer datos fuera de la empresa.
• ➞Conocer cómo la Inteligencia Artificial generativa puede simplificar la investigación ante un incidente de ciberseguridad al traducir el análisis al lenguaje natural.
• ➞Entender la capacidad de Inteligencia Artificial para detectar riesgos ocultos como por ejemplo la utilización de dispositivos no conocidos, la existencia de datos confidenciales desprotegidos, o de sistemas operativos obsoletos, así como las quiebras de seguridad en las aplicaciones en la nube.
• ➞Conocer de qué forma los “Firewalls” tradicionales se están transformando gracias a los algoritmos de Inteligencia Artificial, pasando de ser meros instrumentos de bloqueo o autorización a herramientas de identificación de nuevas amenazas.
• ➞Explicar cómo consigue la Inteligencia Artificial detectar también posibles ciberamenazas en los dispositivos IoT (Internet de las Cosas).
• ➞Analizar los factores más relevantes a la hora de implantar sistemas de Inteligencia Artificial en la Ciberseguridad de la Organización: Los aspectos éticos, la implantación de una estrategia coherente que integre la IA con los procesos y sistemas actuales, la calidad de los datos utilizados, la realización de pruebas periódicas de los sistemas de Inteligencia Artificial implantados, o una correcta utilización de la Inteligencia Artificial por parte de todos los empleados de la organización.