¿Qué es la generación de perfiles de dispositivos impulsada por la IA?

La generación de perfiles de dispositivos impulsada por la IA usa modelos de aprendizaje automático que van más allá de ver las configuraciones del SO, las firmas y las direcciones MAC básicas para identificar con precisión los dispositivos inteligentes y la IoT que se conectan a las redes cableadas e inalámbricas.

Explicación de la generación de perfiles de dispositivos impulsada por la IA

Aunque la generación de perfiles de dispositivos no es nueva, el uso de la IA y el aprendizaje automático (AA) en las redes para mejorar la generación de huellas dactilares en los clientes de los terminales (es decir, la IoT, los teléfonos y las laptops) sí lo es. Con la cantidad de dispositivos nuevos que se venden actualmente, la precisión obtenida al aprovechar la IA es fundamental para fines de seguridad y planificación.

  • Cuando un dispositivo (también conocido como cliente o terminal) se conecta a la red, se recopilan los atributos durante el proceso de autenticación para crear una huella dactilar.
  • Los atributos recopilados suelen incluir información como la dirección MAC, la versión del sistema operativo, el número de identidad del equipo móvil internacional (IMEI) y los agentes de usuario HTTP.
  • Las soluciones modernas ahora usan telemetría de infraestructura y cliente, así como algoritmos de AA para descubrir cómo se subdividen las direcciones MAC por fabricante y tipo de cliente. Lo mismo puede decirse de la disección de ciertos identificadores.
Aruba AI-powered Device Profiling

¿Por qué elegir la generación de perfiles de dispositivos impulsada por la IA?

En el ámbito de las redes, las compañías usan la generación de perfiles de dispositivos y de huellas dactilares para entender el tipo y la cantidad de terminales que se conectan a sus redes para fines de seguridad y operación.

Casos de uso básicos:

  • Para fines operativos, un inventario preciso ayuda a determinar qué hay en la red en términos de los requisitos de ancho de banda y la solución de problemas.
  • Desde una perspectiva de seguridad, la generación de perfiles de dispositivos impulsada por la IA ayuda a crear reglas de segmentación eficaces, impedir que se conecten dispositivos no deseados y mejorar la postura de ciberseguridad de las organizaciones.

Beneficios de la generación de perfiles de dispositivos impulsada por la IA

La velocidad con se introducen actualmente nuevos dispositivos inteligentes y de IoT les dificulta aún más a las organizaciones identificar qué se conecta a sus redes cableadas e inalámbricas. Las soluciones de AA y generación de perfiles de dispositivos impulsada por la IA abordan esta situación al brindarles a las firmas una mayor visibilidad de sus redes.

Los beneficios de la generación de perfiles de dispositivos impulsada por la IA incluyen:

  • La capacidad de aprovechar la nube y el lago de datos para capturar fácilmente los atributos de los terminales y aprender sobre los nuevos dispositivos de IoT de la base instalada.
  • Índices de precisión de la generación de perfiles de hasta un 98 % y capacidad de reducir la cantidad de conexiones no identificadas a menos del 5 %.
  • La diferenciación de la IoT versus BYOD o los clientes basados en la computación mediante el uso de los patrones de conducta recurrentes de tráfico/aplicaciones.
  • Ahorro de costos porque algunos proveedores incluyen la generación de perfiles de dispositivos impulsada por la IA en su solución de gestión básica y su licenciamiento.

¿En qué se diferencian la generación de perfiles de dispositivos impulsada por la IA y la generación de perfiles de dispositivos tradicional?

Atributos de la generación de perfilesImpulsada por IATradicional
Uso de la nubePráctica estándarCon frecuencia en las instalaciones y autónoma
IA/AANo
Busca las direcciones MAC, versiones de SO, EMEI, etc.Sí, con el beneficio adicional de usar el AA para comparar constantemente los dispositivos y mejorar la precisión
Obtención masiva de nuevas huellas dactilaresSí, con acceso inmediato a nuevos datos en toda la base instaladaRequiere que los proveedores actualicen periódicamente el software al cargar las huellas dactilares de los recursos de terceros
Precisión de la generación de perfilesVa del 95 a 99 % en ciertos escenariosVa del 70 al 80 %
Índice de tipos de dispositivos “desconocidos”Menos de 5 %Va del 30 al 35 %

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