En un informe de IBM, se registró que el costo en promedio de una vulneración de datos a nivel global ascendió a los casi $5 millones de dólares, lo que representa un aumento del 10% con respecto al año anterior.
Las filtraciones de datos son un fuerte dolor de cabeza para las compañías, siendo uno de los incidentes de seguridad más comunes junto con los virus ransomware.
Es que las filtraciones no provienen únicamente del exterior, sino que también puede existir el hecho de que un empleado con malas intenciones genere la filtración, lo que se conoce popularmente como un insider. De hecho, este tipo de inconveniente puede surgir derivado de otro incidente como tal, como un ciberataque, ya que los ciberdelincuentes suelen publicar la información robada en foros, siendo vendida a otros postores.
El sector más afectado por las filtraciones de datos es el financiero, donde los costos son realmente grandes, alcanzando los $6 millones de dólares en este apartado, un 22% más con respecto al promedio global.
Otro dato importante es que, si bien los ataques cibernéticos ocupan el primer lugar en cuanto a los principales vectores de ataque, los errores humanos y las fallas de IT se encuentran muy cerca.
Retomando con los costos de las filtraciones de datos, el aumento con respecto a los demás períodos ha sido exponencial. En 2021 el coste medio era de $5,72 millones de dólares. Para 2022, el número subió a los casi $6 millones de dólares. Y si bien el pasado año el coste se mantuvo estable, este año se produjo un aumento del 3% y no se espera que la cifra retroceda para los próximos meses.
Afortunadamente, y según el informe, los tiempos de detección cada vez son más cortos, reduciéndose también el error humano, que representaron este año un 24% de los incidentes de seguridad, una caída del 9% con respecto al 2023.
Finalmente, un dato destacado remarca que $2,2 millones de dólares fueron ahorrados en conjunto de todas las organizaciones que utilizaron herramientas de seguridad de IA y automatización para la prevención, en comparación con aquellas que no.