Check Point Software Technologies presenta una evolución de Brand Spoofing Prevent
Brand Spoofing Prevention avanza en la propuesta de motor preventivo con el foco puesto en el aprendizaje y la incriminación.
El phishing es uno de los problemas cibernéticos a los que se enfrentan usuarios y empresas y que atentan directamente contra el eslabón más débil de la cadena de seguridad: las personas.
Para afrontar esta amenaza, Check Point Software Technologies introdujo el año pasado Brand Spoofing Prevention, un motor preventivo en ThreatCloud AI contra las suplantaciones de identidad. Esta solución aprovecha la tecnología de inteligencia artificial (IA o AI por sus siglas en inglés), el procesamiento del lenguaje natural, el procesamiento de imágenes y la heurística.
Ahora anuncia DeepBrand Clustering, una evolución de Brand Spoofing Prevention que pone el foco en el aprendizaje y la incriminación.
Por un lado, construye una red neuronal que se entrena en tráfico no etiquetado para aprender a detectar marcas sin supervisión, basándose en el dominio, el favicon, el título y otras características. Por otro, un proceso de inferencia determina si una web pertenece o no a algún clúster y, de hacerlo, el motor evalúa si existe un intento malicioso de suplantación.
Check Point Software Technologies explica que uno de los desafíos a la hora de detectar este tipo de estafas es precisamente el etiquetado de los datos para entrenar modelos inteligentes y valora la importancia de los sistemas automatizados. Estos sistemas son capaces de adaptarse al ecosistema de marcas en expansión y evitan la dependencia de la intervención humana.
