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IA y ciberseguridad
En un post anterior, hablamos de las mejores prácticas para proteger la IA de tal manera que posibiliten su uso en entornos empresariales; esto es, ciberseguridad aplicada a la IA. Pero existe otra dimensión que merece un artículo independiente: la aplicación de la IA en ciberseguridad.
Esta nueva dimensión requiere tanto conocer el uso que los atacantes están haciendo de la IA para perpetrar ciberdelitos, como el uso que las organizaciones pueden hacer de la IA para incrementar sus capacidades de ciberdefensa y, al mismo tiempo, mejorar la eficiencia y la productividad del activo más preciado y escaso hoy en día: los profesionales en ciberseguridad. Desarrollemos ambos puntos.
Uso de la IA y automatización
Los ciberdelicuentes compiten en una carrera por el uso de IA y la automatización empleando nuevas tecnologías, como la IA generativa basada en modelos fundacionales, para modernizar sus tácticas y técnicas, y así ajustar sus procedimientos en tiempo real. Además, la IA generativa no sólo está amplificando la ciberdelincuencia, sino que también reduce las barreras de entrada a los atacantes menos cualificados, haciendo que los ataques sean más rápidos y sofisticados, y aumentando por tanto la velocidad de compromiso.
De hecho, ya estamos viendo cómo el phishing, apoyado en la IA generativa, es cada vez más selectivo, y las técnicas de vídeo y audio generativas van a requerir nuevos enfoques para evitar que las empresas se vean comprometidas. También los atacantes se adaptan más rápidamente a las estrategias defensivas y mejoran la evasión de la detección, el descubrimiento de vulnerabilidades y la personalización del malware con las capacidades que ofrece la IA generativa.
Por tanto, las organizaciones, los fabricantes de soluciones de seguridad y los proveedores de servicios de ciberseguridad necesitamos también incorporar soluciones de IA y automatización de la seguridad que nos ayuden a ir un paso por delante de los ciberdelincuentes.
Detección y respuesta de la IA
Por otro lado, el tiempo de detección y respuesta es clave en ciberseguridad. No podemos ganar más tiempo, pero podemos aprovechar mucho mejor el que tenemos y los recursos de que disponemos. Para hacer frente a la amenaza permanente de los ciberatacantes, necesitaríamos más personal, más capacidad y más medios proactivos.
Con una escasez mundial de más de 3 millones de trabajadores de ciberseguridad y en una época de presupuestos ajustados, las empresas y los gobiernos deben redoblar sus esfuerzos para automatizar sus operaciones de ciberseguridad. La combinación de automatización e IA libera al personal para centrarse en las amenazas que requieren conocimientos especializados o criterio. Estas soluciones son una forma inteligente de hacer frente a la escasez de cibercualificaciones y presupuestos.
La IA permite gestionar las tareas de seguridad repetitivas, como la automatización del flujo de trabajo de triaje inicial y la elaboración de informes de incidentes en formato legible por humanos, para liberar a los analistas de estas tareas y que puedan dedicar más tiempo a ser productivos y sacar así el máximo partido del talento de alto valor
La IA permite generar también contenido de seguridad (detecciones, flujos de trabajo, políticas) más rápido que los humanos, agilizando la implementación y ajustándose a las cambiantes amenazas de seguridad en tiempo real. Al mismo tiempo, la IA aprenderá y creará respuestas activas que se optimizarán con el tiempo, con capacidad para encontrar todos los incidentes similares, actualizar todos los sistemas afectados y parchear todo el código vulnerable.
Machine learning en ciberseguridad
En este punto, me gustaría señalar que el uso de la IA en la industria de la ciberseguridad hasta este momento se había centrado principalmente en el Machine Learning (utilizando modelos matemáticos y estadísticos) y el Deep Learning (detección de patrones, detección de anomalías) para impulsar los casos de uso de seguridad y utilizando ambos para acelerar los escenarios de detección y respuesta con la intervención de un humano para la toma la decisión sobre cómo progresar. Estos enfoques seguirán siendo útiles y continuarán desarrollándose; sin embargo, esto está mejorando con una mayor adopción de la automatización, y hay un gran potencial para el uso de la IA generativa basada en modelos fundacionales en ciberseguridad.
Ejemplos para detectar anomalías
Estos son sólo algunos ejemplos de cómo la IA generativa puede ayudar a los ciberdefensores [ejemplos proporcionados por la propia IA]:
1. Detección de anomalías
La IA generativa puede ser utilizada para modelar el comportamiento normal de los usuarios y sistemas, y así identificar desviaciones significativas de estos patrones. Estas anomalías pueden ser indicativas de ataques, como el acceso no autorizado a cuentas, la exfiltración de datos o la ejecución de malware. La IA generativa también puede ser útil en la detección de anomalías en tiempo real, lo que permite a los equipos de seguridad responder rápidamente a posibles amenazas. Además, la IA ayuda a centrar las actividades de los analistas en las alertas que más importan, aprovechando la priorización de riesgos mejorada por IA.
2. Análisis de malware
La IA generativa puede ser empleada en el análisis de malware para identificar patrones y características comunes en diferentes tipos de malware. Esto puede ayudar a los investigadores de seguridad a desarrollar contramedidas más efectivas y a mejorar la detección de nuevas variantes de malware.
3. Generación de firmas de ataque
La IA generativa puede ser utilizada para generar firmas de ataque, que son patrones que identifican un ataque específico o una familia de malware. Estas firmas pueden ser utilizadas por los sistemas de detección de intrusiones y antivirus para identificar y bloquear ataques conocidos.
4. Simulación de ataques cibernéticos
La IA generativa puede ser empleada para simular ataques cibernéticos en entornos controlados, lo que permite a los profesionales de seguridad evaluar la efectividad de sus defensas y soluciones de seguridad. Al simular ataques realistas, las organizaciones pueden identificar posibles vulnerabilidades y tomar medidas para corregirlas antes de que sean explotadas por los atacantes.
5. Generación de datos sintéticos
La IA generativa puede ser utilizada para crear conjuntos de datos sintéticos que imiten el comportamiento de usuarios y sistemas en entornos de red. Estos datos pueden ser utilizados para entrenar modelos de inteligencia artificial en la detección de anomalías y ataques sin poner en riesgo la privacidad de los usuarios o la seguridad de la información.
6. Análisis de tendencias y predicción de ataques
La IA generativa puede ser empleada para analizar las tendencias en ataques y predecir posibles futuros ataques. Al identificar patrones en el comportamiento de los atacantes y las técnicas utilizadas, las organizaciones pueden tomar medidas proactivas para protegerse contra amenazas emergentes.
7. Defensa activa
La IA generativa puede ser utilizada en sistemas de defensa activa, que reaccionan automáticamente a los ataques cibernéticos. Por ejemplo, una IA puede generar tráfico falso en una red para confundir a los atacantes y dificultar su capacidad para identificar y exfiltrar información valiosa.
8. Capacitación y concienciación en ciberseguridad
La IA generativa puede ser empleada en la creación de escenarios de capacitación y concienciación en ciberseguridad, permitiendo a los empleados y profesionales de seguridad enfrentarse a situaciones realistas y aprender a identificar y responder a posibles amenazas.
