Con el fin de prevenir las amenazas y fortalecer la ciberseguridad en Costa Rica, el Ministerio de Ciencia, Innovación, Tecnología y Telecomunicaciones (Micitt) anunció una alianza con la empresa de seguridad cibernética Trend Micro, Venable LLP y Amazon Web Services (AWS).

La alianza pondrá a disposición de organizaciones públicas y privadas tres herramientas de ciberseguridad que reforzarán los conocimientos y habilidades de los especialistas de Tecnologías de la Información (TI).

Consisten en ofrecer instrumentos en cyber-ejercicios para incrementar la capacidad de respuesta ante incidentes de ransomware, evaluación de Riesgo ante futuros ataques de ransomware, y entrenamientos de simulación de ataque, defensa y respuesta temprana.

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Las iniciativas serán ejecutadas por Trend Micro y ayudarán a las organizaciones a estar mejor preparadas para robustecer su estrategia de ciberseguridad centrada en la visibilidad, detección y respuesta para anticipar ataques de ransomware antes de que estos se ejecuten.

Un reporte de Trend Micro en mayo de 2022, señala que las grandes, pequeñas y medianas empresas están en la mira de los ciberataques, y 41.9 por ciento de las industrias financieras, manufactura e instituciones de gobierno son las más propensas a ataques.

Trend Micro y Luxoft Holding, especialistas en estrategias digitales y de ingeniería, anunciaron una asociación para la creación de sus Sistema de Detección de Intrusos (IDS) y un Sistema de Prevención de Intrusos (IPS), una solución integral de ciberseguridad diseñada para detectar, mitigar y responder a los ataques a los autos conectados.

La industria del automóvil está evolucionando rápidamente. Según Gartner, más de mil millones de vehículos, tanto comerciales como privados, circularán en 2025.

Los autos conectados y los servicios de movilidad ofrecen infinitas oportunidades, pero con la introducción de la conectividad siempre disponible y los servicios a pedido, los fabricantes se encontrarán vulnerables a las amenazas cibernéticas.

La solución IDPSS desarrollada específicamente para vehículos, incluirá técnicas de aprendizaje automático que permitirán identificar anomalías de comunicación, así como el comportamiento y el estado de los componentes.

El aprendizaje automático se basará en los datos recopilados mediante mecanismos de detección avanzados, proporcionados dentro del vehículo.