La rápida evolución de las amenazas cibernéticas, junto con la creciente complejidad de los entornos de computación distribuida, ha requerido un cambio de paradigma en las estrategias de seguridad empresarial. La Arquitectura de Seguridad Zero Trust (ZTSA), que opera bajo el principio de "nunca confiar, siempre verificar", ha emergido como un marco robusto para mitigar los vectores de ataque modernos. Sin embargo, las implementaciones tradicionales de Zero Trust a menudo enfrentan dificultades con la escalabilidad, la aplicación dinámica de políticas y la adaptación en tiempo real a amenazas. La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en los marcos Zero Trust introduce un enfoque transformador al permitir mecanismos de seguridad adaptativos, conscientes del contexto y predictivos. Las arquitecturas Zero Trust aumentadas con IA aprovechan el aprendizaje automático, el análisis comportamental y la automatización para evaluar continuamente los niveles de confianza, detectar anomalías y aplicar controles de acceso granulares. Esta revisión explora la convergencia de la IA y Zero Trust, destacando componentes arquitectónicos, estrategias de implementación y desafíos. Además examina cómo la IA mejora la verificación de identidad, la segmentación de redes y la inteligencia de amenazas, abordando aspectos como la privacidad de datos, el sesgo en modelos y la complejidad operacional. Al sintetizar la investigación actual y las prácticas industriales, este artículo presenta una visión comprensiva de los sistemas Zero Trust impulsados por IA y su papel en la protección de infraestructuras digitales de próxima generación.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Tharushi Silva
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Tharushi Silva (Sun,) estudió esta cuestión.
www.synapsesocial.com/papers/69db383b4fe01fead37c66c3 — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19491996
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: