Los riesgos del Análisis de Datos han sido más evidentes a lo largo del tiempo, mientras más ha aumentado el consumo que ha tenido. Invertir en seguridad en apps con el apoyo de empresas especializadas como Codster y Veracode en español.
Es fácil maravillarse con las posibilidades que brinda el uso de los datos, pero no garantiza un avance ininterrumpido. Un manejo inadecuado en la recolección, almacenamiento o uso de big data puede conllevar riesgos significativos. Entender estos riesgos es esencial para mitigarlos. Por tanto, es crucial anticiparse y estar preparados.
En este artículo, conocemos cómo los riesgos del análisis de datos se clasifican principalmente y cómo Codster y Veracode te pueden brindar apoyo en español para solucionarlos. Las cuatro áreas principales son: problemas de seguridad, dilemas éticos, el uso malintencionado por parte de actores nocivos (como el crimen organizado) y el mal uso accidental.
Problemas de seguridad y riesgos del análisis de datos
A mayor cantidad de datos recopilados por una organización, mayor es el costo y la complejidad de su almacenamiento seguro.
Este ya es un desafío notable. El informe de Mitad de Año sobre Brechas de Datos de Seguridad Basada en Riesgos reveló que solo en la primera mitad de 2019, se expusieron 4.1 mil millones de registros. Esto subraya la importancia de la seguridad de los datos y los retos que enfrentan las entidades para proteger nuestra información. El volumen de datos que maneja una compañía incrementa el costo y la carga de asegurarlos, por lo que los riegos del análisis de datos aumentan.
Este problema se extiende a la privacidad. Entidades como gobiernos, gigantes de redes sociales, aseguradoras y proveedores de salud tienen acceso sin precedentes a nuestra información. Aunque las leyes de protección de datos les imponen obligaciones (con sanciones económicas importantes), el incremento en las violaciones de datos de gran magnitud en años recientes indica la necesidad de medidas adicionales.
Estas organizaciones, especialmente las de tecnología avanzada, poseen datos sobre nuestros domicilios, movimientos, gastos, entre otros. Ante el aumento de ciberataques y teniendo bajo su custodia información bancaria personal y otros datos sensibles, es necesario protegerse de los riesgos del análisis de datos con el apoyo de Veracode en español y Codster.
Desafíos éticos asociados con el big data
Aun cuando las organizaciones logren proteger nuestra información contra hackers y ataques cibernéticos, persisten varios riesgos del análisis de datos, pues hay agentes que pueden usarla inapropiadamente. A pesar de las regulaciones existentes en protección de datos, sigue habiendo ambigüedades sobre el uso legítimo de la información.
Consideremos, por ejemplo, a las aseguradoras y emisoras de tarjetas de crédito. Es bien sabido que estas entidades ajustan sus tarifas y límites de crédito basándose en el comportamiento de los consumidores. Así, si has estado involucrado en un accidente vehicular, es probable que tu prima de seguro se incremente. La gran cantidad de datos faculta a estas empresas para hacer proyecciones más precisas sobre comportamientos futuros, permitiéndoles elaborar perfiles financieros cada vez más detallados.
Mal uso de datos por actores con malas intenciones como el crimen organizado
Otro de los riegos del análisis de datos es el acceso no autorizado a información delicada por parte de terceros. Se estima que en 2020 generamos 2.5 quintillones de bytes de datos diariamente, una cantidad abrumadora y difícil de procesar o analizar incluso para grandes organizaciones. No obstante, esta vasta cantidad de información es un blanco atractivo para hackers y ciberdelincuentes que buscan comercializarla en la web.
El phishing, el fraude bancario y las estafas de seguros son solo algunos ejemplos de los riesgos del análisis de datos que puedes ser explotados maliciosamente por redes de crimen organizado. Las estafas de antaño, que prometían grandes sumas de dinero a cambio de información bancaria, han dado paso a métodos mucho más sofisticados.
Además, desempeña un rol crucial en la seguridad en apps, pues hay entidades malintencionadas utilizan el big data para orientar anuncios o difundir noticias falsas con el objetivo de influir en nuestras opiniones, creencias e incluso en nuestras decisiones electorales. El éxito de estas campañas se debe a su capacidad de apuntar directamente a los temores de la población, utilizando para ello los datos recolectados. A medida que el riesgo de violaciones de datos continúa en aumento, este problema permanece sin solución.
Errores no intencionales en el uso del big data
No todos los riesgos del análisis de datos son resultado de intenciones maliciosas. La introducción del aprendizaje automático representa un avance significativo en el análisis y procesamiento de la información, pero también de nuevas áreas que pueden explotar los hackers.
A pesar de que estos algoritmos tienen la capacidad de aprender de manera autónoma, deben ser inicialmente programados con instrucciones sobre cómo aprender, lo que puede introducir sesgos humanos en el proceso. Estos sesgos, junto con prácticas deficientes en el manejo de datos o la mera calidad deficiente de los mismos, pueden resultar en interpretaciones erróneas. Estas interpretaciones erróneas, cuando se usan para tomar decisiones críticas en ámbitos financieros o de seguridad, pueden tener consecuencias negativas.
Dado que la ciencia de datos es un campo relativamente nuevo, todavía estamos explorando cómo evolucionarán estos problemas. El uso de inteligencia artificial está en ascenso, pero esto introduce nuevos riesgos del análisis de datos con esta tecnología emergente.
Aunque es improbable que nos enfrentemos a riesgos del análisis de datos que no podamos sobrellevar en el futuro cercano, existen problemas significativos ligados a la inteligencia artificial. La IA puede lograr hazañas impresionantes, pero tiene sus limitaciones, como una comprensión deficiente de las sutilezas y falta de intuición humana, lo que puede llevar a resultados desastrosos, como lo demuestra el incidente de un vehículo autónomo de Uber que resultó en una fatalidad en 2018. El accidente ocurrió porque la IA no pudo prever que los peatones podrían cruzar de manera imprudente.
Para mitigar estos nuevos riesgos del análisis de datos, es crucial abordar los problemas sistémicos antes de que la adopción tecnológica se expanda aún más. Los casos más notorios de abuso del big data incluyen las Elecciones Presidenciales de EE. UU. de 2016 y el referéndum del Brexit en el Reino Unido ese mismo año.
Los resultados inesperados de ambas consultas populares se vincularon con Cambridge Analytica, una empresa de análisis de datos que usó información obtenida de manera ilegal de Facebook para influir en ambas campañas. El impacto de estas acciones ha redefinido el panorama político internacional hasta la fecha, por lo que es importante atender los riegos del análisis de datos.
Para mejorar la ciberseguridad en tu empresa es necesario apoyarse en los mejores proveedores de análisis de vulnerabilidades en aplicaciones se pueden prevenir con el apoyo de Veracode, su análisis incluye el análisis estático de código fuente, análisis dinámico de aplicaciones, análisis de composición de software, análisis de software móvil, herramientas de integración y automatización, y informes y paneles de control, puedes solicitar una consultoría con Codster para resolver tus dudas al respecto.
