Para mejorar la ciberseguridad de tu empresa  debes seguir una serie de medidas y acciones, de este modo se dificultará  el accionar de los hackers para robar información de tus ordenadores, y se  protegerá la información confidencial ya sea de tus clientes o empleados.

Con estos consejos sobre la ciberseguridad, muy  sencillos de aplicar podrás  disminuir en un porcentaje muy alto el riesgo de sufrir un ataque informático:

Un antivirus y un cortafuego o firewall son fundamentales para el día a día de una empresa.  Instalar un antivirus es el primer paso para tener una empresa segura y proteger cualquier información.
La principal regla en cuanto a seguridad informática es no conectarse a redes públicas o redes sin contraseñas. Las redes de wifi públicas son el foco principal de un ataque cibernético representando una gran oportunidad para robar nuestra información.
Debemos crear contraseñas seguras utilizando letras, números y caracteres especiales.
No navegar por páginas web donde la navegación no es segura. Esto lo podemos observar junto a la dirección web ahí debe aparecer un candado cerrado de color verde significando que la navegación es segura.
Debemos evitar la descarga e instalación de programas que no sean recomendados o de los que no tengamos alguna referencia, esto puede ser un malware (programa malicioso) oculto.
No abrir correo de desconocidos puede tener archivos adjuntos o enlaces externos  extraños.
Tener un sistema de autenticación cuando nos conectamos a servicios propios de una empresa.

Si ya implementaste estos consejos en tu empresa y has sufrido igual  un ciberataque, es recomendable que implementes un seguro de ciber riesgo. Para  que no seas víctima de daños por ciberataques

Si quiere saber más sobre esto no dudes en contactarnos  con este   formulario y un técnico te atenderá sin compromiso.

Los hackers pueden utilizar una conexión Wi-Fi no segura para distribuir malware. Si compartes archivos a través de una red, el ciberdelincuente puede introducir un software infectado en tu equipo. Incluso algunos han conseguido piratear el punto de conexión, lo que hace que aparezca una ventana emergente durante el proceso de conexión que ofrece una actualización de un software conocido. Cuando se hace clic en la ventana, se instala el malware.

A medida que las redes Wi-Fi móviles son cada vez más comunes, se puede esperar asimismo un aumento de los problemas de la seguridad en Internet y los riesgos de las redes Wi-Fi públicas. Pero esto no significa que no puedas utilizar las redes Wi-Fi gratuitas y que debas permanecer anclado de nuevo a tu escritorio. La gran mayoría de los hackers van simplemente tras objetivos fáciles, por lo que tomar unas cuantas precauciones debería mantener la seguridad de tu información.

Red privada virtual (VPN)

Es importante disponer de una conexión de red privada virtual (VPN) cuando nos conectamos a nuestra empresa a través de una conexión no segura. Incluso si un hacker logra posicionarse en medio de la conexión, los datos estarán cifrados a conciencia. Como los hackers buscan objetivos fáciles, eliminaran la información robada en lugar de realizar un largo proceso de descifrado.

Uso de conexiones SSL

Si no  cuentas con una conexión VPN disponible para navegar por Internet, debes agregar una capa de cifrado a la comunicación. Activando  la opción “Usar siempre HTTPS” en los sitios web que visites con frecuencia, o que requieran que introduzcas algún tipo de credenciales. De esta manera, enviar dichas credenciales de forma  no cifrada podría abrir la puerta a un hacker inteligente. La mayoría de los sitios web que requieren una cuenta o credenciales cuentan con la opción “HTTPS” en alguna parte de su configuración.

Desactivación del uso compartido

Puedes desactivar el uso compartido de datos en las preferencias del sistema o en el Panel de Control, en función del sistema operativo, o bien dejar que Windows lo desactive  seleccionando la opción de “pública” la primera vez que te conectes a una nueva red no segura.

Mantenimiento de la opción Wi-Fi desactivada

Aunque no te hayas conectado de forma activa a una red, el hardware de conexión inalámbrico de tu ordenador continúa enviando datos con cualquier red dentro de su rango de alcance. Si vas a usar tu computador para trabajar en un documento de Word o Excel, mantén el Wi-Fi desactivado.

Protección

Es Primordial que instales y ejecutes en tu ordenador una solución de seguridad para Internet que sea sólida. Estas soluciones pueden realizar análisis de manera constante en busca de malware en tus archivos.

El Big Data sirve para que los datos almacenados de forma remota puedan ser utilizados por las empresas como base para la toma de decisiones. Sus principales características son las siguientes:
        Volumen:

El nombre de Big Data en sí está relacionado al tamaño de los datos que juegan un papel muy importante en la determinación de un valor.

       Variedad:

Se refiere a fuentes heterogéneas y la naturaleza de los datos. Tanto estructurados como no estructurados. Hojas de cálculo y bases de datos a archivos PDF y audio. Esta variedad de datos no estructurados plantea ciertos problemas para el almacenamiento, la extracción y el análisis.

      Velocidad:

El término se refiere a la velocidad de generación de datos. Qué tan rápido se generan y procesan los datos para satisfacer las demandas y determina su  potencial real.

     Variabilidad:

Esto se refiere a la inconsistencia que pueden mostrar los datos en ocasiones, lo que dificulta el proceso de poder manejar y gestionar los datos de manera efectiva.

Fuente :

Una de las principales ventajas de implementar los servicios Cloud  es aumentar la capacidad de almacenaje digital. Junto con el ahorro del tiempo, inmediatez ,control y seguridad. Es decir, Cloud brinda tecnología que posibilita a las organizaciones examinar grandes cantidades de datos que pueden ayudar a la correcta elección de decisiones

La nube ofrece mayor velocidad de comercialización al disminuir el tiempo (y el costo) para desarrollar e implantar nuevas aplicaciones. Y, al integrar los datos en todas las funciones y nodos de la cadena de suministro, se consigue una mayor visibilidad, impulsa la visibilidad de las operaciones y de toda la cadena de valor.

Hoy en día el triunfo de las empresas obedece en su mayoría a la cadena de suministro y su capacidad para gestionar simultáneamente las fluctuaciones de la demanda, la necesidad de resiliencia, la presión para gestionar costos y la exigencia de una mayor responsabilidad con la sociedad y el medio ambiente. Para todo ello, cloud cumple un rol clave.

Lo relevante es que la nube se ajusta a cualquier sector, software y método de trabajo. Sin importar si son  corporaciones pequeñas, medianas o grandes.

Fuente:

No hay suficiente experiencia
Hay desconexión entre la ciencia de datos y el desarrollo de software tradicional
Los datos del modelo siempre serán un poco incorrectos
Los proyectos son demasiado complejos
No hay confianza en los modelos construidos
Hay problemas con la integración a los sistemas existentes
Llevar un modelo de aprendizaje automático del POC de escritorio a ejecutarlo en producción implica un esfuerzo continuo y masivo.
Es difícil actualizar modelos
Falta de liderazgo
Etc.

Cambiar algo cambia todo

El desarrollo de aplicaciones basadas en el aprendizaje automático es fundamentalmente diferente del desarrollo del software tradicional. La canalización de desarrollo completa incluye tres niveles de cambio: datos, modelo de aprendizaje automático y código. Esto significa que en los sistemas basados en el aprendizaje automático, el desencadenante de una compilación puede ser la combinación de un cambio de código, un cambio de datos o un cambio de modelo.

Problema 1 desviación del modelo

El rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en producción degenera con el tiempo debido a cambios en los datos de la vida real que no se han visto durante el entrenamiento del modelo.

Problema 2 calidad de datos

Dado que los modelos de aprendizaje automático se basan en datos, son sensibles a la semántica, la cantidad y la integridad de los datos entrantes.

Problema 3 cambios ambientales

Al transferir modelos de aprendizaje automático a nuevos clientes comerciales, estos modelos, que han sido entrenados previamente en diferentes datos demográficos de usuarios, pueden no funcionar correctamente de acuerdo con las métricas de calidad.

Resolviendo los problemas anteriores

Dado que  el aprendizaje automático/ inteligencia artificial se está gastando en nuevas aplicaciones y dando forma a nuevas industrias, la creación exitosa de esto sigue siendo una tarea desafiante.  Existe la necesidad de establecer prácticas y procesos efectivos en torno al diseño, la construcción y la implementación de modelos aprendizaje automático en MLOps de producción.

Fuente:

Los datos ayudan a las organizaciones a entender mejor a sus clientes, concretar buenas decisiones comerciales, rastrear el inventario, monitorear a la competencia y tomar otros pasos para ejecutar con éxito sus operaciones.

El análisis de big data es el proceso general de exploración y análisis de conjuntos de datos. Incorpora disciplinas como la minería de datos, el modelado predictivo, el análisis estadístico y el aprendizaje automático. El aprendizaje automático proporciona un valor considerable a las organizaciones al derivar información de mayor nivel a partir de big data. Los sistemas de aprendizaje automático pueden aprender sobre los datos y adaptarse con el tiempo sin seguir instrucciones específicas o código programado. En el pasado, las empresas creaban sistemas complejos basados ​​en reglas para una amplia gama de usos de análisis y generación de informes, pero a menudo eran frágiles e incapaces de manejar las necesidades comerciales en constante cambio. Ahora, con el aprendizaje automático, las empresas están mejor posicionadas para mejorar la toma de decisiones, operaciones comerciales y capacidades de análisis predictivo de manera continua.

Uso conjunto de big data y aprendizaje automático

Los macrodatos y el aprendizaje automático no son conceptos en competencia ni se excluyen. Por el contrario, cuando se combinan, brindan la oportunidad de obtener buenos resultados.  Los enfoques efectivos de administración de big data mejoran el aprendizaje automático al brindar a los equipos de análisis las grandes cantidades de datos relevantes de alta calidad necesarios para construir con éxito esos modelos.

Muchas organizaciones ya han descubierto el poder del análisis de big data mejorada por el aprendizaje automático. Por ejemplo, Netflix implementa  algoritmos de aprendizaje automático para comprender mejor las preferencias de visualización de los usuarios individuales y luego brindar mejores recomendaciones, lo que ayuda a mantener a las personas en su plataforma de transmisión por más tiempo. De manera similar, Google utiliza el aprendizaje automático para brindar a los usuarios una experiencia más personalizada, no solo para la búsqueda, sino también para crear texto predictivo en correos electrónicos y brindar direcciones optimizadas a los usuarios de Google Maps.

A medida que las empresas continúan almacenando y analizando grandes volúmenes de datos, la única forma en que posiblemente podrán entenderlo es con la ayuda del aprendizaje automático.

Cada vez más empresas utilizan herramientas de big data, aprendizaje automático y visualización de datos para impulsar aplicaciones de análisis predictivo y prescriptivo que ayuden a los líderes empresariales a tomar mejores decisiones.

Fuente: