La ciberseguridad usa la inteligencia artificial para analizar y correlacionar los datos de eventos y ciberamenazas en varios orígenes, lo que la convierte en información clara y procesable que los profesionales de seguridad usan para investigar, responder e informar. Si un ciberataque cumple determinados criterios definidos por el equipo de seguridad, la inteligencia artificial puede automatizar la respuesta y aislar los recursos afectados. La IA generativa lleva este paso más allá al producir texto original en lenguaje natural, imágenes y otro contenido basado en patrones en los datos existentes.
La evolución de la inteligencia artificial para la ciberseguridad
Las comunidades de seguridad han usado inteligencia artificial para la ciberseguridad desde al menos finales de los años 1980 con los siguientes avances tecnológicos clave:
- Al principio, los equipos de seguridad usaban sistemas basados en reglas que desencadenaban alertas basadas en los parámetros que definían.
- A partir de principios de los años 2000, los avances en el aprendizaje automático, un subconjunto de inteligencia artificial que analiza y aprende de grandes conjuntos de datos, han permitido a los equipos de operaciones comprender los patrones de tráfico típicos y las acciones del usuario en toda una organización para identificar y responder cuando ocurre algo inusual.
- La mejora más reciente de la inteligencia artificial es la IA generativa, que crea nuevo contenido basado en la estructura de los datos existentes. Las personas interactúan con estos sistemas mediante lenguaje natural, lo que permite a los profesionales de seguridad profundizar en preguntas muy específicas sin usar el lenguaje de consulta.
Pero no son solo los equipos de seguridad los que usan la inteligencia artificial. Los ciberataques, ya sean actores de estado nacional, grandes empresas delictivas o individuos, también pueden aprovechar la inteligencia artificial para su beneficio. Los actores malintencionados infectan los sistemas de inteligencia artificial, usan la inteligencia artificial para suplantar a personas legítimas, automatizan sus ciberataques e implementan IA para ayudar a investigar e identificar destino de ciberataques. También existe el riesgo de que los usuarios peguen datos confidenciales en mensajes de inteligencia artificial y filtre accidentalmente los datos al público.
Impacto de IA generativa en la ciberseguridad
La IA generativa todavía está en las primeras fases y solo se ha introducido recientemente en seguridad con el anuncio de Copilot para seguridad. Tiene el potencial de simplificar radicalmente la seguridad para analistas y otros profesionales de seguridad mediante:
- Sintetizar los datos en recomendaciones y conclusiones procesables con el contexto adecuado para ayudar a guiar las investigaciones de incidentes.
- Crear informes y presentaciones legibles que los analistas pueden usar para ayudar a otros usuarios de la organización a comprender lo que está sucediendo.
- Responder a preguntas sobre un incidente o una vulnerabilidad en lenguaje natural o gráficos.
A medida que la comunidad de seguridad compila la IA generativa en productos y soluciones de seguridad, será importante compilarla de forma responsable. Los usuarios deben saber que los nuevos sistemas respetan la privacidad y son confiables y seguros. La precisión y la veracidad son problemas conocidos con los modelos de inteligencia artificial generativos actuales, pero a medida que la tecnología mejora, ayudará a las organizaciones a estar por delante de las ciberamenazas controladas por inteligencia artificial.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial para la ciberseguridad?
La inteligencia artificial para la ciberseguridad funciona evaluando grandes cantidades de datos en varios orígenes para identificar patrones de actividad en una organización, como cuándo y dónde inician sesión los usuarios, los volúmenes de tráfico y los dispositivos y las aplicaciones en la nube que usan los empleados. Una vez que comprende lo que es habitual, puede identificar comportamientos anómalos que pueden tener que investigarse. Para mantener la privacidad, los datos de una organización no se usan para la salida de inteligencia artificial en otras organizaciones. En su lugar, la inteligencia artificial usa inteligencia sobre amenazas global sintetizada de varias organizaciones.
La inteligencia artificial usa algoritmos de aprendizaje automático para aprender continuamente en función de los datos que evalúa el sistema. Cuando la inteligencia artificial generativa identifica determinadas ciberamenazas conocidas, como el malware, puede ayudar a contextualizar el análisis de amenazas y facilitar su comprensión mediante la generación de texto o imágenes nuevos para describir lo que sucede.
Las personas siguen siendo fundamentalmente importantes para la ciberseguridad, pero la inteligencia artificial les ayuda a aumentar sus aptitudes e identificar y resolver amenazas con mayor rapidez.
Seguridad de la inteligencia artificial para la detección y prevención de ciberataques
Uno de los usos más críticos de la inteligencia artificial para la ciberseguridad es la detección y prevención de ciberataques. Hay varias maneras en que los algoritmos de aprendizaje automático y la inteligencia artificial ayudan a identificar y evitar las ciberamenazas:
- Los modelos de aprendizaje supervisado usan datos etiquetados y clasificados para ayudar a entrenar un sistema. Por ejemplo, cierto malware conocido tiene firmas únicas que lo hacen distinto de otros tipos de ciberataques.
- En el aprendizaje no supervisado, los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones en los datos que no se han etiquetado. Así es como la inteligencia artificial detecta ciberamenazas avanzadas o emergentes que no tienen firmas conocidas. Buscan actividad que se encuentra fuera de la norma o buscan patrones que imitan otros ciberataques.
- Con el análisis de comportamiento de usuarios y entidades, los sistemas evalúan los patrones de tráfico de usuario para comprender los comportamientos conocidos, de modo que puedan identificar cuándo un usuario hace algo inesperado o sospechoso, lo que podría indicar que la cuenta está en peligro.
- Los sistemas de inteligencia artificial también usan el procesamiento de lenguaje natural para analizar orígenes de datos no estructurados, como las redes sociales, para generar inteligencia sobre amenazas.
¿Qué son las herramientas de ciberseguridad basadas en inteligencia artificial?
La inteligencia artificial se ha integrado en varias herramientas de ciberseguridad para ayudar a mejorar su eficacia. Algunos ejemplos son:
- Firewalls e inteligencia artificial de próxima generación: Los firewalls tradicionales toman decisiones sobre cómo permitir o bloquear el tráfico en función de las reglas definidas por un administrador. Los firewalls de próxima generación van más allá de estas funcionalidades, ya que usan la inteligencia artificial para aprovechar los datos de inteligencia sobre amenazas y ayudar a identificar nuevas ciberamenazas.
- Soluciones de seguridad de puntos de conexión mejoradas para la inteligencia artificial: Las soluciones de seguridad de los puntos de conexión usan inteligencia artificial para identificar vulnerabilidades de los puntos de conexión, como un sistema operativo obsoleto. La inteligencia artificial también puede ayudar a detectar si se ha instalado malware en un dispositivo o si se están filtrando cantidades inusuales de datos hacia o desde un punto de conexión. Además, la inteligencia artificial puede ayudar a detener los ciberataques de punto de conexión aislando el punto de conexión del resto del entorno digital.
- Sistemas de prevención y detección de intrusiones de red controlados por inteligencia artificial: Estas herramientas supervisan el tráfico de red para detectar usuarios no autorizados que intentan infiltrarse en la organización a través de la red. La inteligencia artificial ayuda a estos sistemas a procesar los datos con más rapidez para identificar y bloquear ciberataques antes de que hagan demasiados daños.
- Soluciones de seguridad en la nube e inteligencia artificial: Dado que muchas organizaciones usan varias nubes para su infraestructura y aplicaciones, puede ser difícil realizar un seguimiento de las ciberamenazas que se mueven entre diferentes nubes y aplicaciones. La inteligencia artificial ayuda con la seguridad en la nube mediante el análisis de datos de todos estos orígenes para identificar vulnerabilidades y posibles ciberataques.
- Protección de dispositivos Internet de las cosas (IoT) con inteligencia artificial: Al igual que los puntos de conexión y las aplicaciones, las organizaciones suelen tener muchos dispositivos IoT que son posibles vectores de ciberataques. La inteligencia artificial ayuda a detectar ciberamenazas en cualquier dispositivo IoT y también descubre patrones de actividad sospechosa en varios dispositivos IoT.
- XDR y SIEM: Las soluciones XDR y SIEM extraen información de varios productos de seguridad, archivos de registro y orígenes externos para ayudar a los analistas a comprender lo que sucede en su entorno. La inteligencia artificial ayuda a sintetizar todos estos datos en conclusiones claras.
