Compartir en su Messenger privado de PlatformSignal favorito se considera una de las aplicaciones de mensajería más seguras jamás concebidas. La creación de la leyenda de la privacidad Moxie Marlinspike, Signal reemplaza su aplicación SMS Messenger predeterminada, lo que hace que sea casi sin problemas de usar. La adopción del usuario de Signal llegó a su máxima altura en 2021 cuando WhatsApp actualizó su acuerdo de privacidad de manera controvertida. ¿Qué es la señal? La señal es una aplicación de mensajería segura que reemplaza su teléfono Android o la aplicación SMS regular de su iPhone. Los mensajes hacia y desde otros usuarios de señal se envían a través de Internet y se protegen por un cifrado muy fuerte de extremo a extremo. Signal también admite llamadas de VoIP y videos entre los usuarios, está disponible para dispositivos Android, iPhone y de escritorio. ARCESO esta semana, los funcionarios de la administración de Trump compartieron datos confidenciales en un grupo de señales al agregar un periodista a un grupo que discute los planes de EE. UU. Para atacar a Houthis en Yemen. Aunque compartir información confidencial está prohibida por los gobiernos de aplicaciones de mensajería comercial. La señal es ampliamente popular entre grupos como los periodistas. Aquí hay cinco razones por las cuales puede considerar usar Signal1- Signal es una aplicación de código abierto El software de código abierto es un software cuyo código fuente ha puesto a disposición públicamente por su titular de los derechos de autor. Esto significa que puede ser auditado de forma independiente para errores y para asegurarse de que no está haciendo algo que no debería. La señal se auditó completamente independientemente en 2016 y se descubrió que era criptográficamente segura. Si la aplicación es de código cerrado, será difícil saber qué está haciendo realmente el código de la aplicación, por lo que no podemos transmitir las aplicaciones de código cerrado sobre la seguridad de nuestras comunicaciones. 2- La señal emplea el cifrado de extremo a extremo con la señal, todos los mensajes y el tráfico se cifran antes de ser enviado y solo puede ser descifrado por los receptor (s) previstos. Esto emana la necesidad de que se confiera a un tercero en la seguridad de sus datos. La única forma para que un adversario acceda a los mensajes enviados por la señal es si tiene acceso físico directo a su teléfono o el teléfono del destinatario. Incluso entonces, la señal incluye la opción de cifrar todos los mensajes almacenados, lo que hace que sea imposible acceder a ellos a menos que el propietario del teléfono pueda ser coaccionado de alguna manera para que revele su código de acceso. Sin embargo, vale la pena mencionar que enviar un mensaje a los usuarios de un no firme está utilizando el SMS regular y luego, no es seguro. Amalgama el protocolo de acuerdo de triple difunto-hellman (X3DH) extendido, algoritmo de doble trinquete, pre-teclas y usa Curve25519, AES-256 y HMAC-SHA256 como primitivas criptográficas. La respuesta es sí, esta lista de características se parece mucho a WhatsApp. Es cierto que la aplicación de mensajería propiedad de Facebook tiene más de mil millones de usuarios, ofrece la mayoría de las mismas características e incluso emplea el cifrado de Signal para mantener los chats privados. Pero WhatsApp plantea algunas preocupaciones que la señal no. Primero, es propiedad de Facebook, una compañía cuyo interés principal es recopilar información sobre usted para venderle anuncios. Eso solo puede dirigirse a aquellos que sienten que Facebook ya sabe demasiado sobre nosotros. A pesar de que el contenido de sus mensajes de WhatsApp está encriptado, Facebook aún puede extraer metadatos de sus hábitos, como con quién está hablando y con qué frecuencia. Y últimamente, la nueva actualización de la política de privacidad de WhatsApp hizo que los usuarios en todo el mundo consideren cambiar a la señal como la aplicación que informa un aumento en la solicitud de registro. y telegrama. De hecho, los documentos de la NSA filtrados por él mostraron cómo Microsoft entregó los chats de usuarios de Skype de texto sin formato a la agencia. Pero hoy, citando la tensa situación en Irán, el denunciante ha publicado una serie de tweets que explican por qué la aplicación Telegram Messenger es insegura y se puede asegurar con poco esfuerzo. Snowden es un gran admirador de la señal de la aplicación de mensajería cifrada y aconseja a sus seguidores que usen Signal. De hecho, en uno de sus tweets, mencionó usar la aplicación Signal todos los días. El tweet de Snowden sobre SignalTesla y el CEO de SpaceX, Elon Musk, que ha sido crítico de productos de Facebook en los últimos años, ha tuiteado a sus 41.5 millones de seguidores para usar Signal. La señal de conclusión ha revolucionado el chat privado mediante la introducción de mensajes cifrados de código abierto altamente seguros que es tan fácil y sin interrupciones para usar los mensajes de texto regulares de SMS. En pocas palabras, si desea conversaciones privadas seguras, entonces no hay competencia real para señalar.
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IA y ciberseguridad: luchando contra el cambiante panorama de amenazas En el mundo interconectado de hoy, la ciberseguridad se ha convertido en una preocupación crítica para individuos, empresas y gobiernos por igual. La sofisticación cada vez mayor de las amenazas cibernéticas plantea desafíos importantes a las medidas de seguridad tradicionales. A medida que las organizaciones luchan por seguir el ritmo de la evolución de las técnicas de ataque, recurren a un poderoso aliado: la inteligencia artificial (IA). La IA ha surgido como un punto de inflexión en el ámbito de la ciberseguridad, al ofrecer nuevas formas de detectar, prevenir y mitigar las ciberamenazas. En este artículo, profundizaremos en la intersección de la IA y la ciberseguridad y exploraremos cómo este dúo dinámico está remodelando la batalla contra el panorama de amenazas en evolución. El auge de la IA en la ciberseguridad El campo de la IA ha sido testigo de enormes avances en los últimos años y su aplicación en la ciberseguridad está revolucionando la forma en que abordamos la defensa digital. Los sistemas de seguridad tradicionales, a menudo basados en enfoques basados en reglas o firmas, han demostrado ser inadecuados contra amenazas cibernéticas sofisticadas y en rápida evolución. La IA aporta un nuevo nivel de inteligencia y adaptabilidad, permitiendo que los sistemas de seguridad aprendan de grandes cantidades de datos, identifiquen patrones y tomen decisiones informadas en tiempo real. Una de las áreas clave en las que la IA ha logrado avances significativos es en la detección de amenazas. Los sistemas impulsados por IA pueden analizar volúmenes masivos de datos, como el tráfico de red, el comportamiento del usuario y los registros del sistema, para detectar anomalías y posibles violaciones de seguridad. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, estos sistemas pueden perfeccionar continuamente sus modelos y adaptarse a nuevos vectores de ataque, manteniéndose un paso por delante de los ciberdelincuentes. Mejora de la detección y prevención de intrusiones Los sistemas de detección y prevención de intrusiones (IDPS) desempeñan un papel crucial en la protección de las redes contra accesos no autorizados y actividades maliciosas. Con la IA, los desplazados internos pueden volverse más inteligentes y eficaces a la hora de identificar y responder a las amenazas. Al aprovechar los algoritmos de IA, estos sistemas pueden analizar el tráfico de la red en tiempo real, identificar patrones sospechosos y bloquear o señalar amenazas potenciales antes de que puedan causar daño. Los algoritmos de aprendizaje automático también se pueden entrenar para reconocer firmas y comportamientos de ataques conocidos, lo que permite al sistema defenderse proactivamente contra ataques que se han observado previamente. Además, la IA puede aprender de datos históricos para identificar patrones de ataque nuevos y desconocidos, que las medidas de seguridad tradicionales a menudo pasan desapercibidas. Esta capacidad de detectar ataques de día cero y amenazas nunca antes vistas es invaluable en un panorama de amenazas en constante evolución. Los IDPS impulsados por IA también pueden automatizar la respuesta a incidentes, lo que permite una mitigación más rápida y eficiente de las amenazas cibernéticas. Al emplear el aprendizaje automático para analizar y clasificar incidentes de seguridad, las organizaciones pueden reducir la carga de los analistas humanos y responder a las amenazas en tiempo real, minimizando así el impacto de posibles infracciones. Combatir las amenazas persistentes avanzadas (APT) Las amenazas persistentes avanzadas (APT) plantean un desafío importante para las organizaciones de todo el mundo. Los APT son ataques muy sofisticados y sigilosos que a menudo los llevan a cabo adversarios bien financiados con objetivos específicos en mente. Estos ataques pueden pasar desapercibidos durante largos períodos y causar daños sustanciales antes de ser descubiertos. La IA ofrece un arma poderosa en la lucha contra las APT. Al analizar grandes cantidades de datos, los sistemas impulsados por IA pueden identificar anomalías sutiles e indicadores de compromiso que pueden ser indicativos de un ataque APT en curso. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar patrones en el tráfico de la red, el comportamiento del usuario y los registros del sistema, identificando desviaciones del comportamiento normal que pueden indicar una presencia de APT. Además, la IA puede ayudar a correlacionar datos de múltiples fuentes y detectar secuencias de ataques complejas que pueden abarcar diferentes sistemas o períodos de tiempo. Al conectar los puntos e identificar el panorama más amplio, los sistemas impulsados por IA pueden proporcionar información valiosa a los equipos de seguridad, permitiéndoles responder con rapidez y eficacia a los ataques APT. Abordar las amenazas internas Las amenazas internas, ya sean intencionales o no, pueden tener consecuencias devastadoras para las organizaciones. Los empleados con acceso privilegiado pueden comprometer datos, sistemas o redes de forma inadvertida o maliciosa. Identificar y mitigar las amenazas internas requiere un enfoque proactivo e inteligente. La IA puede ayudar a abordar las amenazas internas analizando el comportamiento de los usuarios y detectando anomalías que pueden indicar intenciones maliciosas o cuentas comprometidas. Al monitorear actividades como el acceso a datos, las transferencias de archivos y los inicios de sesión en el sistema, los sistemas impulsados por IA pueden establecer patrones de comportamiento básicos para las personas y generar alertas cuando se producen desviaciones. Este enfoque proactivo ayuda a las organizaciones a identificar posibles amenazas internas y tomar medidas adecuadas para evitar filtraciones de datos u otras actividades maliciosas. Desafíos y limitaciones Si bien la unión de la IA y la ciberseguridad es muy prometedora, no está exenta de desafíos. Una preocupación importante es la posibilidad de que se produzcan ataques adversarios a los propios sistemas de inteligencia artificial. Los adversarios pueden intentar manipular o engañar a los algoritmos de IA, lo que genera falsos positivos o negativos, socavando así la eficacia de las medidas de seguridad. Los investigadores y profesionales están trabajando activamente en el desarrollo de sistemas de IA robustos y resilientes que puedan resistir este tipo de ataques y mantener la integridad de las defensas de ciberseguridad. La privacidad es otra consideración crítica al implementar soluciones de seguridad basadas en IA. El análisis de grandes cantidades de datos para identificar amenazas puede generar preocupaciones sobre la privacidad, ya que puede implicar la recopilación y el análisis de información personal o confidencial. Lograr el equilibrio adecuado entre seguridad y privacidad es una tarea delicada que requiere un diseño e implementación cuidadosos de los sistemas de IA. Además, la dependencia de la IA en la ciberseguridad no debería eclipsar la importancia de la experiencia humana. Si bien la IA puede automatizar ciertas tareas y mejorar las capacidades de detección, los analistas humanos desempeñan un papel vital en la interpretación de los resultados, la toma de decisiones informadas y la respuesta a amenazas complejas. La colaboración entre los sistemas de IA y los analistas humanos es clave para lograr una defensa eficaz de la ciberseguridad. De cara al futuro A medida que las ciberamenazas sigan evolucionando en sofisticación y escala, la adopción de la IA en la ciberseguridad será cada vez más crucial. La IA tiene el potencial de transformar la forma en que nos defendemos contra los ciberataques, proporcionando soluciones de seguridad inteligentes y adaptables que pueden seguir el ritmo del panorama de amenazas que cambia rápidamente. Al aprovechar las capacidades de la IA en detección de amenazas, prevención de intrusiones, mitigación de APT y detección de amenazas internas, las organizaciones pueden mejorar sus defensas de ciberseguridad y reducir el riesgo de filtraciones de datos y otros incidentes cibernéticos. Sin embargo, es fundamental abordar con cautela la integración de la IA en la ciberseguridad. Deben existir salvaguardias y consideraciones éticas adecuadas para garantizar el uso responsable y seguro de las tecnologías de IA. La investigación continua, la colaboración y el intercambio de conocimientos entre las comunidades de ciberseguridad y de IA serán esenciales para adelantarse a los ciberdelincuentes y mantener defensas sólidas. En conclusión, la asociación entre la IA y la ciberseguridad tiene un inmenso potencial en la batalla en curso contra las ciberamenazas. Al aprovechar el poder de la IA para detectar, prevenir y mitigar ataques, las organizaciones pueden reforzar su postura de seguridad y salvaguardar sus activos digitales. A medida que la tecnología continúa evolucionando, también deben hacerlo nuestras defensas. Con la IA como nuestra aliada, podemos afrontar el panorama de amenazas en constante cambio con confianza y resiliencia.
PsyPost informa que científicos en España han desarrollado una interfaz cerebro-computadora que permitió a 22 usuarios jugar un juego multijugador básico solo con su mente.
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