El rol de los algoritmos de detección de comportamiento en la vigilancia preventiva

Es por eso que en las últimas décadas hemos presenciado cómo cada vez más especialistas le dan mayor importancia a la prevención, desarrollando incluso herramientas tecnológicas capaces de detectar eventos de riesgo antes de que se presenten. Esto es lo que se conoce como algoritmos de detección de comportamiento.

Algoritmos de detección

Como su nombre lo indica, los algoritmos de detección de comportamiento son aquellos que están diseñados para analizar el comportamiento de una persona o grupo de personas. Este análisis se hace en principio para delimitar lo que puede considerarse como comportamiento "normal", teniendo como objetivo final la detección de comportamientos que puedan considerarse “anormales”.

Existen cientos de este tipo de algoritmos en todo el mundo, sin embargo, la mayoría suele seguir principios similares:

• Se "alimenta" el algoritmo con información. Mientras mayor sea la base de datos del algoritmo, más preciso será al detectar anomalías.
• Se entrena al algoritmo de la mano de estos datos, creando patrones que puedan ser identificados como "comportamientos normales". Durante esta etapa, el algoritmo aprende también a identificar comportamientos anormales.
• Mientras se encuentra operativo, el algoritmo identifica patrones de comportamiento que considera anormales, creando una alerta y registrando el evento.
• El personal de seguridad evalúa la notificación y determina si la decisión tomada por el algoritmo fue acertada. Procede a notificar a las personas pertinentes para tomar acciones al respecto.
• En caso de que el algoritmo haya cometido un error, también se marca el evento, esta vez con el objetivo de que la herramienta mejore su capacidad de identificar patrones de comportamiento.

Este proceso de aprendizaje es continuo, por lo que el algoritmo seguirá evolucionando mientras se mantenga operativo, así como cuando reciba actualizaciones para optimizar su funcionamiento.

El rol de la Inteligencia Artificial (IA)

Aunque son conceptos distintos, los algoritmos y la inteligencia artificial están intrínsecamente ligados, especialmente en áreas como la vigilancia y seguridad, donde es casi imposible encontrar ejemplos de algoritmos de detección de comportamiento que no funcionen de la mano del aprendizaje automatizado.

Gracias a la IA, estos algoritmos no solo son mucho más precisos y capaces de adaptarse a nuevas amenazas, sino que pueden implementarse en una mayor cantidad de dispositivos electrónicos, incluso computadoras, teléfonos inteligentes, cámaras, sensores, entre muchos otros.

Esto permite que cada vez más personas, desde pequeños vendedores en línea, hasta grandes organizaciones, tengan acceso a herramientas para proteger sus datos, bienes, personal, entre otros.

Importancia en el mundo empresarial

Esto último es importante ya que, durante mucho tiempo, los algoritmos de detección de comportamiento solo estaban al alcance de grandes empresas y entidades gubernamentales. A medida que la inteligencia artificial ha facilitado su integración en negocios de distintos tamaños, mayor es el número de industrias donde estos comienzan a tener un impacto positivo.

Si bien esta tecnología tiene usos muy variados en el mundo empresarial actualmente, cuando se trata de su implementación en la vigilancia preventiva, lo más común es encontrarla en las siguientes áreas:

Detección en la videovigilancia

Al ser los dispositivos más usados para la protección de bienes e infraestructura, las cámaras de seguridad han sacado un gran provecho a los algoritmos de detección de comportamiento, especialmente en lo referente a la vigilancia preventiva. Esta no solo se utiliza para la prevención de robos, sino también de accidentes.

Mientras que las cámaras tradicionales requieren de un monitoreo constante por parte del personal de seguridad, las que utilizan este tipo de algoritmos no solo generan una notificación automática cuando se está llevando a cabo una situación de riesgo, sino también antes de que esta se presente.

Para esto, el algoritmo se entrena con una mezcla de imágenes de video normales, y otras donde se presentan comportamientos sospechosos o de riesgo, como asaltos, accidentes (caídas o golpes), vandalismo, peleas, accidentes de tráfico, y muchos otros. Así, la inteligencia artificial analiza la imagen captada por la cámara durante el evento y genera una alerta.

Esto permite que las cámaras modernas se adapten a toda una nueva gama de amenazas, facilitando no solo la detección de eventos sospechosos, sino incluso minimizando los riesgos y sus consecuencias. Dispositivos de por sí versátiles, como las cámaras PTZ (es decir, con rotación en dos ejes y zoom), brindan una capa de seguridad adicional al implementar estos algoritmos.

Detección en la ciberseguridad

De la mano de la inteligencia artificial, estos algoritmos también están cambiando la industria de la ciberseguridad, permitiendo que el software antivirus sea capaz de detectar amenazas incluso antes de que dañen un dispositivo. Al igual que en otras instancias, en lo referente a la ciberseguridad, estos algoritmos se “alimentan” con datos sobre comportamientos normales y anormales.

En el caso del mundo virtual, los algoritmos estudian la transferencia de datos, el consumo de recursos, funcionamiento de aplicaciones en primer y segundo plano, patrones de uso, entre otras cosas, para generar alertas e incluso detener procesos de manera automatizada.

Adicionalmente, los antivirus basados en detección de comportamiento e IA son capaces de desarrollar respuestas conforme a las amenazas que se presentan en tiempo real, neutralizando amenazas a medida que se ejecutan para mitigar las pérdidas.

Sin embargo, como ocurre con la videovigilancia y otras instancias de detección de comportamiento automatizada, estos algoritmos necesitan “educarse” constantemente, así como contar con la supervisión de profesionales capaces de detectar falsos positivos y de emitir las alarmas adecuadas según sea necesario.

El mundo se enfrenta a amenazas cada vez más sofisticadas como respuesta a la evolución de los protocolos de seguridad de empresas y organizaciones. Es por eso que, aunque poco exploradas, herramientas como los protocolos de detección de comportamiento se hacen más populares a medida que pasan los años.