Para dar seguimiento a la integración de Thales e Imperva, se presentó una plataforma para inteligencia en riesgo de datos (Data Risk Intelligence). La solución permite a las empresas visualizar e identificar mejor sus áreas de vulnerabilidad, para resolverlas de mejor manera.
De hecho, recientemente se presentó el estudio “Impacto económico de los ataques a API y bots”. En el que, se hizo un análisis de más de 161 mil incidentes de ciberseguridad para evaluar el impacto en costo de las API vulnerables además del abuso automatizado por bots.
“Con esta solución, el ecosistema de canal puede generar mejores negocios alrededor de la prevención y gestión en seguridad de datos. Es decir, es una oferta que hace sentido a todos los mercados regulados”, dijo Ricardo Cázares, responsable de Imperva para América Latina.
A nivel comercial, la firma cuenta con el respaldo de mayoristas como: Adistec, Grupo Dice, Licencias OnLine y TEAM. Con los que brinda seguimiento de proyecto y realiza iniciativas de habilitación para los distribuidores, así se consolida la integración de Thales e Imperva.
Por su parte, el informe estima que la inseguridad de las API y los ataques de bots provocan anualmente pérdidas de hasta 186 mil millones de dólares. Dicha situación afecta al sector empresarial en todo el mundo, es así que dicha solución busca cubrir estos requerimientos.
“Cualquier organización que genere datos, es susceptible de adoptar esta solución y con ello se abren nuevas áreas de negocio. Tanto en industria privada como sector público es decir el potencial para los canales e integradores, es bastante amplio y diverso”, señaló el ejecutivo.
Negocios basados en inteligencia con Thales e Imperva
Dicho reporte mostró que el recuento de incidentes de seguridad con bots, aumentó un 28 % en 2023. Se estima que las API inseguras provocan hasta 12 mil millones de dólares más en pérdidas que en años anteriores, es así que la oferta de Thales e Imperva hace más sentido.
Cabe destacar, que el informe se basa en un estudio realizado por el Centro de Inteligencia de Riesgos Cibernéticos Marsh McLennan. Otro descubrimiento relevante, tiene que ver con que las empresas más grandes, son más propensas a tener un mayor número de incidentes.
“Recientemente se realizó el foro Partner Connect en México, donde participaron canales de ambas compañías. Por el momento nos enfocamos en dar seguimiento a los esquemas de capacitación, esto en conjunto con los mayoristas con los que colaboramos”, acotó Cázares.
El estudio reveló que las empresas con ingresos superiores a los mil millones de dólares son más susceptibles, de ser atacadas. En comparación con el sector de la pequeña y mediana empresa (PyME), esto se puede mitigar con la adopción de la solución de Thales e Imperva.
Al respecto, el documento sugiere que las grandes empresas son vulnerables a este tipo de incidentes. Ya que a menudo emplean APIs expuestas e inseguras. A esto se agrega que 30 % del total de los incidentes de seguridad están relacionados, con amenazas automatizadas.
“Por lo pronto, se prepara el lanzamiento de un programa de canal unificado, que entrará en vigencia durante 2025. La idea es acercar más herramientas de negocio para el ecosistema y con ello ser más competitivos, en conjunto con los socios y mayoristas”; finalizó el ejecutivo.
Cinco aspectos clave de la Inteligencia de Riesgo de Datos:
1-Priorización mejorada: Combina la inteligencia relacionada con el riesgo, para ofrecer puntuaciones de riesgo más precisas. De esta manera se impulsan decisiones más seguras
2-Visibilidad integral: Proporciona visión unificada de los riesgos en todo el patrimonio de datos, reduciendo la complejidad. Ofrece indicadores recomendando medidas de protección
3-Indicadores personalizables: La solución de Thales e Imperva permite a las organizaciones adaptar todos los indicadores de riesgo a su entorno específico. Con ello, se destacan aquellas amenazas más críticas
4-Integración de cifrado: Aprovecha estas capacidades de la plataforma de seguridad de datos CipherTrust. De esta manera se garantiza la protección de datos en todos los niveles
5-Analítica avanzada: Utiliza indicadores de riesgo conductuales basados en la postura y el aprendizaje automático. Para con ello identificar y priorizar los datos de mayor riesgo