15 tecnologías de ciberseguridad emergentes que debería tener en cuenta en 2026 para proteger su negocio

En el mundo digital actual, lo que está en juego en materia de ciberseguridad nunca ha sido tan grande. Dado que se prevé que los daños por ransomware superarán los 265 mil millones de dólares anuales para 2031 y que se producirá un ciberataque cada dos segundos en todo el mundo, las empresas están luchando para defenderse contra amenazas cada vez más sofisticadas.

Las medidas de ciberseguridad convencionales están resultando insuficientes frente a estos desafíos, como lo demuestra el aumento del 40% en los exploits de día cero en 2023. Además, los ciberataques impulsados por IA están creciendo significativamente, en particular los ataques deepfake utilizados para estafas de ingeniería social. [1]

Estas amenazas en evolución están impulsando una ola de innovación, y se espera que el mercado global de ciberseguridad supere los 562 mil millones de dólares para 2032, con un crecimiento CAGR del 14,3%. Entre los segmentos clave, se espera que las soluciones de ciberseguridad impulsadas por IA crezcan más rápido con un notable 23,6%, mientras que se anticipa que el mercado de seguridad en la nube se expandirá a una tasa compuesta anual del 17,3%. [2]

En las siguientes secciones, destacamos las tecnologías de ciberseguridad emergentes de mayor impacto, explorando cómo están remodelando la lucha contra las amenazas cibernéticas e impulsando a la industria hacia un futuro más seguro. 

15. Agentes de seguridad de acceso a la nube (CASB) 

Los agentes de seguridad de acceso a la nube actúan como intermediarios entre los usuarios y proveedores de servicios en la nube, haciendo cumplir las políticas de seguridad y garantizando el cumplimiento en todas las aplicaciones en la nube.

¿Cómo funciona? 

Los CASB brindan visibilidad integral del uso de la nube, el seguimiento de las actividades de los usuarios y los comportamientos de intercambio de archivos. Detectan y mitigan amenazas nativas de la nube, como secuestro de cuentas, malware y amenazas internas, mediante análisis avanzados e inteligencia artificial. Los datos confidenciales se protegen mediante técnicas de cifrado, tokenización y prevención de pérdida de datos (DLP). 

Los CASB también garantizan el cumplimiento de estándares regulatorios como GDPR, HIPAA y PCI DSS mediante el monitoreo y la gestión de las actividades en la nube. 

A medida que las empresas adoptan cada vez más servicios en la nube, los CASB actúan como capas de seguridad críticas, garantizando el acceso y el uso seguros del software como servicio (SaaS), la infraestructura como servicio (IaaS) y la plataforma como servicio (PaaS). Según la investigación, se espera que el mercado de CASB crezca hasta los 25.560 millones de dólares para 2030, con una tasa compuesta anual del 17,8%. [3]

Ejemplos

Microsoft Defender para aplicaciones en la nube, Skyhigh Security de McAfee y Prisma Access de Palo Alto Networks ofrecen capacidades CASB sólidas, enfatizando la seguridad de datos centrada en el usuario y la protección avanzada contra amenazas para salvaguardar los entornos de nube.

14. Plataformas de inteligencia sobre amenazas (TIP)

Las plataformas de inteligencia sobre amenazas recopilan, agregan, analizan y ponen en funcionamiento inteligencia sobre amenazas de diversas fuentes. Proporcionan a las empresas información útil sobre las amenazas cibernéticas, lo que ayuda a identificar vulnerabilidades, mitigar riesgos y mejorar la postura general de seguridad. [4]

¿Cómo funciona? 

Estas plataformas centralizan los datos de inteligencia sobre amenazas, los integran con las herramientas de seguridad existentes y automatizan los procesos de detección y respuesta a amenazas, lo que permite una toma de decisiones proactiva e informada en ciberseguridad.

Más específicamente, recopilan datos de fuentes internas (p. ej., registros y alertas) y externas (p. ej., feeds de código abierto y monitoreo de la web oscura). Luego enriquecen los datos sin procesar con contexto, como geolocalización o patrones de ataque conocidos, para comprender el impacto potencial de las amenazas. 

Estas plataformas utilizan modelos de aprendizaje automático y puntuación de riesgos para clasificar las amenazas por gravedad, lo que permite a los equipos de seguridad centrarse en los riesgos más críticos. También automatizan las respuestas a amenazas específicas, como bloquear direcciones IP maliciosas o poner en cuarentena los sistemas afectados, para reducir los tiempos de respuesta a incidentes.

Ejemplos

AutoFocus de Palo Alto Networks ofrece un servicio de inteligencia sobre amenazas basado en la nube. ThreatConnect integra inteligencia sobre amenazas con orquestación y automatización de seguridad, agilizando las operaciones. Anomali ThreatStream es ideal para implementaciones híbridas, mientras que la plataforma gratuita de inteligencia sobre amenazas de Mandiant Advantage ofrece información y datos sobre amenazas actualizados. 

13. Gestión de acceso privilegiado (PAM)

PAM es una solución integral de ciberseguridad diseñada y desarrollada para proteger, monitorear y administrar el acceso privilegiado a sistemas críticos y datos confidenciales. Las cuentas privilegiadas, incluidas las de operadores y administradores de sistemas, poseen permisos elevados que pueden otorgar acceso sin restricciones a entornos de TI. Estas cuentas son los objetivos principales de los atacantes. [5]

¿Cómo funciona? 

PAM identifica todas las cuentas y credenciales privilegiadas en todos los sistemas, las almacena de forma segura en una bóveda cifrada para eliminar contraseñas codificadas y aplica políticas estrictas de control de acceso.

PAM también mejora la seguridad con seguimiento de sesiones en tiempo real y detección avanzada de riesgos. Supervisa sesiones privilegiadas, registra actividades con fines forenses y de auditoría, mientras aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para detectar anomalías, como intentos de acceso no autorizados o comportamientos inusuales.  

Empresas líderes en soluciones PAM

CyberArk es un líder del mercado que ofrece soluciones PAM integrales para entornos locales, en la nube e híbridos. BeyondTrust e IBM Security también proporcionan herramientas PAM impulsadas por IA para fuerzas laborales remotas y entornos de IoT. 

12. Tecnología de engaño

La tecnología de engaño es una estrategia proactiva de ciberseguridad que utiliza trampas, señuelos y activos falsos para atraer a los atacantes y desviar sus acciones. Crea un entorno simulado de objetivos de alto valor, como servidores, bases de datos o credenciales, lo que incita a los atacantes a interactuar con sistemas falsos. Una vez que los atacantes interactúan con estos señuelos, sus datos se registran y se activan alertas en tiempo real. [6]

¿Cómo funciona? 

Los sistemas o credenciales falsos se colocan estratégicamente en la red para que parezcan activos legítimos. Se engaña a los atacantes para que interactúen con los señuelos, desviándolos de los activos reales. Sus interacciones se marcan y analizan para comprender sus técnicas, herramientas e intenciones, lo que permite mejores defensas. 

Estos sistemas de engaño se pueden integrar con herramientas de orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) y gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) para automatizar las respuestas. 

Empresas líderes en tecnología del engaño

Attivo Networks se especializa en soluciones de visibilidad de amenazas y engaño centradas en endpoints. TrapX Security es conocido por su DeceptionGrid, que proporciona capacidades de engaño escalables y automatizadas. Illusive Networks se centra en el engaño de alta interacción y la detección de movimientos laterales. 

11. Biometría del comportamiento 

La biometría del comportamiento implica analizar patrones únicos en el comportamiento humano para verificar la identidad y detectar amenazas potenciales. A diferencia de la biometría tradicional, que analiza atributos físicos como rostros o huellas dactilares, la biometría conductual monitorea acciones como gestos en la pantalla táctil, velocidad de escritura, movimientos del mouse e incluso la forma de caminar. 

¿Cómo funciona?

El sistema monitorea las interacciones del usuario con dispositivos o aplicaciones, como movimientos del mouse, gestos de deslizamiento en la pantalla y patrones de escritura. Aprovechando la IA, crea un perfil de comportamiento para cada usuario basado en su actividad histórica. Luego asigna puntuaciones de riesgo basadas en desviaciones de las normas de comportamiento establecidas, señalando anomalías para una mayor investigación o acción. 

Empresas líderes en biometría del comportamiento

BioCatch, OneSpan, Plurilock Security y Arkose Labs son proveedores líderes de soluciones biométricas del comportamiento para la detección de fraude y verificación de identidad. Según las estimaciones, el mercado mundial de biometría conductual superará los 9.920 millones de dólares en 2030, con un crecimiento compuesto del 27,3%. [7]

10. Prevención de pérdida de datos (DLP) 2.0

Data Loss Prevention 2.0 es el enfoque de próxima generación para proteger datos confidenciales en entornos de TI híbridos y que priorizan la nube. A diferencia de las soluciones DLP tradicionales que se centran en el descubrimiento de datos y la aplicación de políticas, DLP 2.0 integra tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el análisis contextual para brindar una protección de datos sólida y adaptable. 

Aborda los desafíos de proteger los datos en entornos cada vez más descentralizados, como ecosistemas de múltiples nubes, configuraciones de trabajo remoto y marcos de computación de borde. 

¿Cómo funciona? 

DLP 2.0 va más allá de la detección de tipos de archivos y palabras clave para examinar el contexto del uso de datos, como el comportamiento del usuario, el uso de aplicaciones y los patrones de flujo de trabajo. Utiliza modelos de aprendizaje automático para detectar patrones inusuales, predecir riesgos y automatizar la aplicación de políticas. 

Puede monitorear y proteger datos en tránsito, en reposo y en uso en plataformas en la nube (como Azure, AWS y Google Cloud) y entornos locales. 

Ventajas  Desventajas Clasifica automáticamente datos confidenciales Implementación y configuración complejas Escalable para entornos híbridos Son necesarios mantenimiento y actualizaciones continuos Proporciona información casi instantánea sobre el flujo de datos y los riesgos 

9. Orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) 

La orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) es un conjunto de herramientas y procesos de ciberseguridad diseñados para mejorar las operaciones de seguridad de una empresa. Integra herramientas de seguridad, automatiza tareas repetitivas y permite una respuesta eficiente a incidentes. [8]

¿Cómo funciona? 

Las plataformas SOAR recopilan y correlacionan datos de diversas herramientas de seguridad, incluidos sistemas de detección de terminales, plataformas de inteligencia de amenazas y firewalls. Estas plataformas automatizan hasta el 90 % de las tareas rutinarias, como enriquecer las alertas con inteligencia sobre amenazas, aislar los sistemas afectados y bloquear direcciones IP o dominios maliciosos, lo que permite a los analistas de seguridad centrarse en desafíos más complejos.

Estas plataformas también agilizan y estandarizan los flujos de trabajo de respuesta a incidentes, reduciendo significativamente los tiempos de respuesta. Al automatizar la clasificación y respuesta inicial de amenazas, el tiempo medio de respuesta (MTTR) se reduce de horas a solo minutos, lo que mejora la eficiencia de mitigación de amenazas.

Ejemplos

La plataforma SOAR de Splunk se centra en la automatización y el análisis del flujo de trabajo. XSOAR de Palo Alto Networks se destaca como una solución SOAR líder con sólidas capacidades de orquestación. QRadar SOAR de IBM proporciona gestión integrada de amenazas y respuesta a incidentes, mientras que InsightConnect de Rapid7 se centra en la simplicidad y la fácil integración con las herramientas existentes.

8. Seguridad de la tecnología operativa (OT) 

La seguridad de la tecnología operativa se centra en salvaguardar los sistemas de hardware y software que monitorean y controlan las operaciones industriales, como maquinaria, equipos e infraestructura crítica. A diferencia de la seguridad de TI convencional, que se centra en la confidencialidad de los datos, la seguridad de OT prioriza la integridad del sistema, la seguridad física y las operaciones ininterrumpidas. [9]

¿Cómo funciona? 

Los sistemas de seguridad OT monitorean los sistemas de control industrial (ICS), los controladores lógicos programables (PLC), los sistemas de control distribuido (DCS) y el control de supervisión y adquisición de datos (SCADA) para detectar actividades o amenazas anormales.

Aplica controles de acceso estrictos para garantizar que solo los dispositivos o el personal autorizados puedan interactuar con los sistemas OT. También incorpora alertas en tiempo real, mecanismos automatizados de respuesta a incidentes y análisis forense para detectar y abordar ataques rápidamente.

Se prevé que el mercado de seguridad OT supere los 71.200 millones de dólares para 2032, con un crecimiento anual del 17,1%. Se espera que la energía y los servicios públicos lideren la adopción, seguidos por los sectores de manufactura, transporte y atención médica.

Empresas Líderes en Seguridad OT

Palo Alto Networks, Fortinet, Honeywell y Cisco se encuentran entre las empresas líderes que ofrecen soluciones de seguridad integrales adaptadas a sistemas de control industrial. 

7. Arquitectura de malla de ciberseguridad

Cybersecurity Mesh Architecture (CSMA) es un marco de seguridad modular y flexible que permite a las empresas diseñar e implementar controles de seguridad de forma independiente al tiempo que garantiza una coordinación centralizada. Integra varias herramientas y controles de seguridad en un ecosistema unificado, lo que facilita una detección y respuesta a amenazas más efectivas. [10]

¿Cómo funciona? 

En lugar de depender de un único modelo de seguridad basado en perímetro, CSMA adopta un enfoque distribuido para proteger redes, dispositivos y usuarios, lo que permite una respuesta cohesiva a amenazas cibernéticas complejas. 

Más específicamente, CSMA integra distintas herramientas de seguridad para trabajar al unísono al permitir políticas compartidas, verificación de identidad e inteligencia sobre amenazas. La arquitectura garantiza una aplicación de la seguridad coherente en todos los activos distribuidos sin necesidad de que las herramientas estén en la misma ubicación física.

Ventajas  Desventajas Centraliza la inteligencia sobre amenazas en una red distribuida Garantizar la compatibilidad entre herramientas puede ser un desafío Visibilidad y control mejorados Requiere habilidades avanzadas para implementar y administrar marcos CSMA Mejor soporte para el trabajo remoto Requiere una inversión inicial significativa Reduce el riesgo de un único punto de falla 

6. Borde del servicio de acceso seguro

Introducida por la firma de investigación Gartner en 2019, Secure Access Service Edge (SASE) es una arquitectura nativa de la nube que combina funciones de seguridad de red y capacidades de redes de área amplia (WAN) en una única plataforma entregada como servicio. Su objetivo es proporcionar conectividad segura, fluida y escalable para las empresas, independientemente de la ubicación o el dispositivo del usuario. 

¿Cómo funciona? 

SASE combina los siguientes elementos centrales en una única plataforma, eliminando la necesidad de herramientas independientes.

• Red de área amplia definida por software (SD-WAN) 
• Agente de seguridad de acceso a la nube  
• Puerta de enlace web segura
• Firewall como servicio
• Acceso a la red Zero Trust
• Prevención de pérdida de datos

Al integrar funciones de seguridad e inspeccionar el tráfico en el borde, SASE mejora la protección contra amenazas cibernéticas para usuarios remotos y aplicaciones basadas en la nube. También reduce la complejidad operativa y los costos. 

Ejemplos

Palo Alto Networks integra redes y seguridad con su plataforma Prisma SASE. Fortinet combina SD-WAN segura y protección basada en la nube a través de su solución FortiSASE. Mientras tanto, VMware garantiza una red segura en la nube con su oferta VMware SASE. 

5. Blockchain para la ciberseguridad

La tecnología Blockchain, conocida por su naturaleza descentralizada y resistente a manipulaciones, se aprovecha cada vez más para mejorar la ciberseguridad en todos los sectores. A través de un sistema de contabilidad distribuida, blockchain garantiza la integridad, la transparencia y la seguridad de los datos, lo que la convierte en una herramienta formidable contra las amenazas cibernéticas.

¿Cómo funciona? 

Blockchain utiliza un sistema de contabilidad distribuido y descentralizado donde los datos se registran en múltiples nodos de la red. Esto hace que sea extremadamente difícil para los atacantes manipular o alterar la información.

Emplea criptografía avanzada para salvaguardar los datos, garantizando la autenticación, el cifrado y la integridad. Una vez registrados, los datos en la cadena de bloques se vuelven inmutables y cualquier alteración se puede detectar fácilmente en toda la red. Además, la naturaleza verificable y auditable de las transacciones en un libro de contabilidad distribuido mejora la confianza entre redes y sistemas.

Las tres características centrales de Blockchain (inmutabilidad, transparencia y descentralización) la hacen muy eficaz para fortalecer la ciberseguridad. Elimina puntos centrales de falla, minimizando las vulnerabilidades al fraude y la piratería. 

En los próximos años, blockchain será crucial para proteger miles de millones de dispositivos y prevenir ciberataques a las redes conectadas. Según los informes, se prevé que el mercado de blockchain en el sector de la seguridad alcance los 58,86 mil millones de dólares para 2032, con un crecimiento asombroso de 44,2% CAGR. [11]

Empresas líderes en tecnología blockchain   

IBM ofrece soluciones de seguridad basadas en blockchain, centrándose en la integridad de los datos y la gestión de identidad descentralizada. Microsoft incorpora blockchain en sus ofertas de seguridad en la nube a través de Azure Blockchain Services, mientras que Cisco utiliza la tecnología blockchain para mejorar la seguridad de los dispositivos IoT y la infraestructura de red.

4. Criptografía poscuántica

La criptografía poscuántica (PQC) se refiere a algoritmos criptográficos desarrollados para resistir ataques de computadoras cuánticas. Si bien los sistemas criptográficos convencionales como AES, RSA y ECC son seguros frente a las computadoras clásicas, son vulnerables a algoritmos cuánticos como el algoritmo de Shor y el algoritmo de Grover, que pueden romper el cifrado y comprometer la privacidad de los datos. 

PQC tiene como objetivo desarrollar algoritmos resistentes a los cuánticos que puedan integrarse perfectamente en redes y protocolos de comunicación existentes, garantizando la seguridad de los datos a largo plazo. 

Algoritmo clave

El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) ha estado trabajando activamente para estandarizar los algoritmos criptográficos poscuánticos. A partir de ahora, los principales candidatos son 

• Crystals-Kyber (cifrado de clave pública) para proteger protocolos de comunicación como TLS 
• Crystals-Dilithium (firmas digitales) para autenticar documentos, actualizaciones de software y transacciones seguras 
• Rainbow (firmas multivariadas) para autenticación en sistemas digitales 

Estos algoritmos se pueden implementar en todos los sistemas, incluidos centros de datos, redes en la nube y dispositivos de IoT. En 2024, el NIST dio a conocer los primeros tres estándares de cifrado poscuánticos finalizados. [12]

Empresas que lideran la investigación de PQC 

IBM está a la vanguardia de la criptografía cuántica segura y es pionera en modelos de cifrado híbridos para empresas. Su plataforma Quantum Safe facilita transformaciones cuánticas seguras de un extremo a otro y mejora la agilidad criptográfica. [13]

De manera similar, Microsoft está avanzando en soluciones de seguridad cuántica con PQCrypto, diseñado para entornos empresariales y de nube. Google también está tomando medidas proactivas al integrar PQC en los protocolos TLS para protegerse contra futuras amenazas que plantea la computación cuántica.

3. Detección y respuesta ampliadas 

La Detección y Respuesta Extendidas (XDR) integra múltiples productos de seguridad en un sistema cohesivo, mejorando las capacidades de investigación, detección y respuesta de amenazas en todo el entorno de TI de la empresa. Reduce significativamente el tiempo medio de detección (MTTD) y el tiempo medio de respuesta (MTTR) al automatizar tareas clave de seguridad.  

¿Cómo funciona?

XDR consolida datos en múltiples dominios (incluidos endpoints, servidores, correo electrónico, redes y entornos de nube) para identificar ataques complejos y de múltiples vectores que pasarían desapercibidos en sistemas aislados. [14]

Al integrar y analizar varios puntos de datos, XDR minimiza los falsos positivos y reduce el ruido de las alertas, lo que facilita que los profesionales de la seguridad se concentren en amenazas genuinas. También automatiza acciones de respuesta, como aislar puntos finales infectados y bloquear actividades maliciosas en la red. 

Ejemplos

Varias empresas tecnológicas líderes están impulsando la innovación en soluciones XDR. Palo Alto Networks ofrece Cortex XDR, que unifica datos y control en múltiples capas de seguridad. Falcon XDR de CrowdStrike proporciona detección de amenazas unificada en toda la empresa, mientras que la plataforma SecureX de Cisco ofrece visibilidad integral de redes y terminales.

2. Seguridad de confianza cero

Zero Trust Security se basa en el principio de "nunca confiar, siempre verificar". Este marco supone que es posible que ya existan amenazas dentro de la red. 

¿Cómo funciona?

Zero Trust requiere una verificación continua de todos los usuarios, dispositivos y aplicaciones, independientemente de su ubicación, antes de otorgar acceso a los recursos. Cada solicitud de acceso se autentica minuciosamente, lo que garantiza que solo entidades legítimas interactúen con los recursos. [15]

También divide las redes en segmentos más pequeños para contener las brechas y evitar el movimiento lateral de los actores. Para minimizar posibles superficies de ataque, garantiza que a los usuarios y dispositivos se les otorgue solo el nivel mínimo de acceso necesario para realizar sus funciones específicas.

El marco funciona a la perfección en entornos locales, híbridos y de nube, protegiendo contra amenazas tanto externas como internas. Según los informes, el tamaño del mercado mundial de Zero Trust superará los 161.600 millones de dólares en 2034, con un crecimiento compuesto del 16,93%. [16]

Ejemplos

La arquitectura BeyondCorp de Google permite el acceso seguro a los recursos empresariales sin depender de una VPN.  Microsoft proporciona Azure Active Directory y Zero Trust Network Access para la verificación de identidad basada en la nube, mientras que la plataforma Zero Trust Exchange de Zscaler asegura las conexiones entre usuarios y aplicaciones. 

1. Inteligencia artificial y aprendizaje automático 

La IA y el aprendizaje automático están revolucionando la ciberseguridad al proporcionar velocidad, precisión y escalabilidad sin precedentes en la detección y respuesta a amenazas. Con un tamaño de mercado esperado de 146.500 millones de dólares para 2034, las inversiones en soluciones de ciberseguridad impulsadas por la IA están aumentando, lideradas por empresas como Microsoft, Alphabet, IBM, Palo Alto Networks y CrowdStrike. [17]

¿Cómo funciona? 

Los modelos de IA detectan actividades fraudulentas analizando patrones de transacciones y señalando anomalías en lugar de depender únicamente de la detección basada en firmas. Pueden monitorear continuamente el tráfico de la red, incluidas las transferencias de datos inusuales o los ataques DDoS, y proporcionar información útil sobre las amenazas actuales y emergentes. 

Los modelos de aprendizaje automático aprenden del comportamiento del usuario para establecer líneas de base, lo que permite identificar desviaciones que pueden significar amenazas internas. Impulsan soluciones modernas de detección y respuesta de endpoints (EDR) para identificar malware sofisticado, ransomware y ataques sin archivos. Además, los algoritmos de aprendizaje automático reducen la "fatiga de las alertas" al distinguir inteligentemente entre falsas alarmas y amenazas reales.

Ejemplos 

Las herramientas impulsadas por IA como Cortex XDR integran IA y análisis de comportamiento para una detección integral de amenazas, mientras que la plataforma Falcon de CrowdStrike Utiliza el aprendizaje automático para identificar y bloquear amenazas sofisticadas. De manera similar, IBM Watson aprovecha la IA para la búsqueda automatizada de amenazas y el análisis de incidentes en profundidad, mejorando la eficiencia de la respuesta.

Leer más 

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Fuentes citadas y referencias adicionales 

1. Publicaciones, Vulnerabilidades de día cero explotadas activamente para ataques cibernéticos, Agencia de Seguridad Cibernética de Singapur
2. Tecnología, tamaño del mercado de ciberseguridad y análisis de la industria, Fortune Business Insights
3. Medios digitales, tamaño del mercado de corredores de seguridad de acceso a la nube y análisis de la industria, Grand View Research
4. Himanshu Sonwani, un estudio exhaustivo sobre la plataforma de inteligencia de amenazas, IEEE Xplore
5. André Koot, Introducción a la gestión de acceso privilegiado, IDPro
6. Amir Javadpour, una encuesta exhaustiva sobre técnicas de ciberengaño para mejorar el rendimiento del honeypot, ScienceDirect
7. Tecnología de próxima generación, tamaño del mercado de biometría conductual y análisis de la industria, Grand View Research
8. Varsharani Kallimath, la guía completa de SOAR, las mentes más felices
9. Publicaciones, Principios de ciberseguridad de la tecnología operativa, Ciberseguridad australiana 
10. Sithara Wanigasooriya, desarrollo e historia de la arquitectura de malla de ciberseguridad, ResearchGate
11. Informes, Tamaño del mercado de Blockchain en seguridad y análisis de la industria, Futuro de la investigación de mercado  
12. Noticias, NIST publica los primeros 3 estándares de cifrado poscuánticos finalizados, NIST
13. Computación cuántica, software y activos empresariales de seguridad cuántica, IBM
14. Shaji George, XDR:La evolución de las soluciones de seguridad para terminales, ResearchGate
15. Confianza Cero, Enfoques de la industria y marcos de políticas para una seguridad sólida de las redes inalámbricas, Ctia
16. Informes, tamaño del mercado de seguridad de confianza cero y análisis de la industria, investigación de precedencia  
17. Informes, IA en el tamaño del mercado de ciberseguridad y análisis de la industria, Precedence Research