Check Point Software da un paso más en la prevención de phishing con DeepBrand Clustering

Un año después de la puesta de largo de Brand Spoofing Prevention, un motor preventivo de detección de phishing que se incorporó a la solución ThreatCloud AI, Check Point Software ha refinado este servicio y lo ha bautizado de nuevo como DeepBrand Clustering. Como todo el marco de ThreatCloud AI, el sistema se basa en inteligencia artificial.

Eso sí, se trata de los modelos más maduros de IA, incluyendo redes neuronales profundas y modelos tradicionales de aprendizaje automático, Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), procesamiento de imágenes y heurística. Todo ello con el objetivo de detectar y prevenir los intentos de suplantación de marca basándose en la comparación de URLs y páginas web con marcas establecidas.

En una primera fase, el sistema pasa por un aprendizaje no supervisado en tráfico no etiquetado para identificar marcas automáticamente según características comunes. Cuando se recopilan y estandarizan los datos de este proceso, logran un modelo entrenado con múltiples clústeres distintos y nombres de marca asignados. La segunda fase la llaman de incriminación y en ella un “proceso de inferencia determina si la página web examinada pertenece a alguno de los clústeres establecidos”; y, si es el caso, decide si supone un intento malicioso de suplantación de marca.

La compañía recuerda que el phishing, por la facilidad con la que se realiza y la eficacia que tiene, sigue siendo una de las principales ciberamenazas. Según, en 2023 el 94% de las empresas reconoció haber sido víctima de algún tipo de phishing, según el proveedor de software anti-phishing Egress. El modelo preventivo de Check Point tiene una importante penetración de mercado, con más de 210 clientes en más de 190 países.