Ventajas de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad
La inteligencia artificial (IA) ha pasado del borrador a las aplicaciones prácticas para todo, desde el servicio al cliente y la atención médica hasta la ciberseguridad y la robótica. Aunque aún se encuentra en sus primeras fases, la IA en la ciberseguridad ha estado en el centro de este diálogo al convertirse en un nuevo y brillante juguete tanto para expertos en seguridad como para ciberdelincuentes.
¿Qué es la inteligencia artificial?
El término inteligencia artificial invoca imágenes de robots y ordenadores autoconscientes que se mueven de forma descontrolada, pero la realidad de la IA es mucho menos dramática. En términos sencillos, la inteligencia artificial combina la ciencia de la computación y los grandes conjuntos de datos para automatizar la resolución de problemas y la toma de decisiones. La revolución de la IA de la que somos testigos hoy en día se ha visto impulsada por un procesamiento más rápido y una alta capacidad de memoria. Conceptos importantes de la IA son:
- El aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) es el método que se usa para entrenar programas de ordenador alimentándolos con conjuntos de entradas y salidas predefinidos hasta que puedan reconocer patrones y conexiones por sí mismos.
- El aprendizaje profundo (DL, por sus siglas en inglés) es una forma avanzada de aprendizaje automático que puede ingerir conjuntos de datos más grandes y no estructurados con menor intervención humana durante el proceso de formación.
- La IA generativa hace referencia a los modelos de aprendizaje profundo que consumen datos en bruto y generan nuevos resultados que son similares al contenido original, pero ligeramente diferentes, como texto, audio, código informático e imágenes. Las redes neuronales analizan patrones complejos que no se pueden descifrar con el aprendizaje automático tradicional.
La inteligencia artificial ya ha tenido usos prácticos durante décadas para aplicaciones como los servicios de traducción, la robótica y los juegos de ordenador, por mencionar unos pocos.
Usos actuales de la IA en la ciberseguridad
La inteligencia artificial en la ciberseguridad también lleva años con nosotros. Los expertos en seguridad aprovecharon rápidamente las ventajas de la IA para ordenar grandes conjuntos de datos y buscar patrones inusuales o comportamientos maliciosos. Las aplicaciones actuales de IA de ciberseguridad incluyen sistemas de detección y respuesta de amenazas en tiempo real, actividades de administración de riesgos que analizan grandes volúmenes de datos y administración de parches automatizada. Las herramientas de seguridad basadas en IA ayudan a acelerar los tiempos de respuesta y reducir el tiempo de inactividad.
Muchas empresas procesan más de 1000 alertas de seguridad diarias. Por eso la inteligencia artificial en ciberseguridad es una forma efectiva de garantizar que los problemas de seguridad reciban la atención que merecen, al tiempo que se evita la fatiga de las alertas constantes para los equipos de TI.
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Las ventajas de la IA en la ciberseguridad
Mientras la tecnología de la IA avanza rápidamente, en aulas, salas de juntas e incluso en el Congreso de los Estados Unidos se habla de los pros y los contras de la inteligencia artificial. ¿Es la inteligencia artificial una amenaza o una ventaja? Hasta ahora, la IA ha demostrado ser un activo para los equipos de ciberseguridad en función de las ventajas de la inteligencia artificial que incluyen:
- Alta capacidad de datos: la cantidad de datos procesados por las redes de la empresa sigue multiplicándose, lo que hace que sea difícil supervisar el tráfico y revisar las actividades de la red manualmente. La alta capacidad de procesamiento de datos que ofrece la IA es una ventaja significativa, ya que le permite encargarse de tediosos análisis de datos, procesos de revisión y monitorización de seguridad las 24 horas del día, los 7 días de la semana sin aumentar los riesgos de seguridad.
- Aprendizaje con el tiempo: los procesos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo permiten que el software de ciberseguridad aprenda de las experiencias anteriores y mejore con el tiempo. Esta capacidad de aprender ayuda a las aplicaciones de ciberseguridad a identificar tendencias y a descubrir patrones entre los incidentes anteriores y la inteligencia de amenazas disponible. Los algoritmos de aprendizaje profundo también pueden analizar patrones y tendencias de contraseñas para identificar contraseñas débiles o fácilmente adivinables y alertar a los empleados pertinentes.
Una persona media tiene 240 cuentas que gestionar, y nadie tiene tiempo de verificar a mano todas las contraseñas para detectar vulnerabilidades. Una forma eficiente de revisar y mejorar la seguridad de la contraseña es comprender la puntuación del análisis de contraseñas de Dashlane.
- Detección de amenazas mejorada: cuando los sistemas de ciberseguridad con IA supervisan redes y dispositivos de forma continua, pueden detectar posibles amenazas o signos de compromiso en tiempo real. La IA puede automatizar las acciones realizadas en respuesta a una amenaza, como bloquear el tráfico malicioso, aislar dispositivos y enviar alertas para ahorrar tiempo valioso y minimizar la cantidad de datos comprometidos.
- Reducción de errores humanos: los procesos tediosos y monótonos que consumen mucho tiempo y son aburridos también pueden estar sujetos a error humano. La IA reduce la posibilidad de que se produzcan errores de ortografía y de formato en los conjuntos de datos escritos a mano y detecta pistas y anomalías en los datos que los analistas humanos pueden pasar por alto. El uso de la IA en la ciberseguridad también reduce los sesgos o ideas preconcebidas que los humanos pueden mostrar al realizar el análisis, aunque la IA puede seguir estando sujeta a otras fuentes de sesgo en función de la naturaleza de los datos o algoritmos utilizados.
- Procesos automatizados: la automatización se ha convertido en sinónimo de inteligencia artificial, ya que la combinación de análisis de datos y toma de decisiones hace que la intervención humana sea menos necesaria. La automatización de la ciberseguridad es clave para la monitorización las 24 horas del día, los 7 días de la semana, así como para los procesos optimizados de administración de parches, monitorización de cumplimiento y respuesta a incidentes.
- Resolución de problemas acelerada: la resolución de problemas rápida es esencial, y la IA en la ciberseguridad mejora la velocidad de resolución de problemas usando algoritmos para determinar la gravedad de los incidentes y saber en qué dominio (en qué usuario, servidor o red) se originó el problema. El análisis automatizado de los datos de registro hace posible determinar la causa raíz y corregir el problema rápidamente.
- Capacidad de bloqueo de bots: los programas de software automatizados (bots) se usan para realizar servicios legítimos como la indexación web y la asistencia al cliente, pero también pueden ser usados por los piratas informáticos con fines maliciosos, como ataques de denegación de servicio distribuida (DDoS) que saturan un sitio web o una red con tráfico hasta que se bloquea. La IA es una herramienta útil para reconocer y bloquear bots en función de comportamientos o direcciones IP no compatibles con el comportamiento humano.
- Mejor experiencia del usuario: la resolución de problemas, la supervisión y la respuesta a incidentes automatizados ayudan a lograr el objetivo de clientes más satisfechos. La IA generativa está pasando al frente de la asistencia técnica al cliente con funciones como opciones de chat interactivo para recopilar comentarios de los clientes de forma más eficiente. La IA también mejora la usabilidad de muchas herramientas y funciones de ciberseguridad para mejorar sus niveles de aceptación.
Los límites de la IA de ciberseguridad
Al igual que la mayoría de los avances técnicos revolucionarios, los pros de la inteligencia artificial se equilibran con algunos contras. Las preocupaciones sobre la implementación de la IA se basan en sus debilidades, entre otras:
- Falta de juicio humano. Si la IA posee tanta inteligencia, ¿por qué el juicio humano sigue siendo importante? No importa lo sofisticada que se vuelva la IA de ciberseguridad, los resultados solo serán tan sólidos como los datos y los algoritmos informáticos que los subyacen. Confiar en la IA por completo deja la puerta abierta a sesgos no intencionados y a una falta de responsabilidad que puede afectar negativamente a la seguridad y la percepción de los clientes.
- Potencial de falsos positivos. Un falso positivo es una alerta que indica incorrectamente la presencia de una vulnerabilidad. Esto puede suceder si los sistemas basados en IA se encuentran con nuevos problemas, pero carecen del historial o del contexto necesarios para analizarlos correctamente. Si se dan demasiados falsos positivos es posible que saturen a los equipos de TI humanos o que se desestimen entre ellos amenazas reales. Las reacciones automatizadas a los falsos positivos también pueden hacer que los usuarios o clientes queden bloqueados innecesariamente.
- No siempre puede mantenerse al día con las nuevas amenazas. Los ciberdelincuentes revisan sus métodos constantemente, y tienen el potencial de superar las capacidades defensivas de la IA. La inteligencia artificial de ciberseguridad requiere datos de conciencia y formación para prepararse para los vectores de ataque más recientes. Los piratas informáticos buscan constantemente debilidades, como vulnerabilidades de día cero, que se pueden aprovechar antes de que los sistemas basados en IA estén preparados para abordarlas.
- Consideraciones éticas. El uso generalizado de la IA en ciberseguridad y en docenas de otras aplicaciones plantea preocupaciones éticas. Las consideraciones de privacidad, el sesgo algorítmico y la pérdida de empleos son los principales problemas éticos en discusión. La transparencia en las prácticas de recopilación de datos de la IA ayuda a aliviar los problemas de privacidad. Las predicciones de pérdidas de empleos generalizadas en ciberseguridad pueden ser infundadas, ya que la IA también crea nuevas oportunidades para los profesionales de TI con experiencia relevante.
- Los ciberdelincuentes también son expertos en IA. En el ciclo actual los ciberdelincuentes ya han reconocido el valor de la IA para crear nuevas estafas o mejorar las existentes. La automatización contribuye a los ataques DDoS y a las tácticas de relleno de credenciales que las usan para obtener acceso no autorizado. Algunas formas adicionales de aprovechamiento de la IA con fines maliciosos incluyen:
—Nuevas cepas de malware creadas con la ayuda de la IA que son más evasivas y capaces de evolucionar incluso después de su implementación, para infligir mayor daño.
—Correos electrónicos de phishing que intentan engañar a destinatarios desprevenidos para que proporcionen información personal, que en su día eran fácilmente identificables por su gramática y ortografía deficientes, pero que con la IA generativa pueden mejorar drásticamente su calidad y credibilidad. - Consideraciones de costes. Muchas soluciones de seguridad con IA requieren hardware, software y experiencia técnica especializados, lo que las hace inasequibles para las organizaciones más pequeñas. A medida que más productos de seguridad integren la IA en opciones asequibles basadas en la nube, las ventajas de la IA podrán estar disponibles de forma universal.
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Referencias
- Investopedia, «Generative AI: How It Works, History, and Pros and Cons», [IA generativa: cómo funciona, historia y pros y contras], mayo de 2023.
- Silicone Angle, «IBM debuts automated, AI-powered platform QRadar Security Suite to accelerer threat detection and response», [IBM presenta la plataforma automatizada, QRadar Security Suite con IA para acelerar la detección y respuesta de amenazas], abril de 2023.
- Venture Beat, «5 ways AI-driven patch management is driving the future of cybersecurity», [Cinco forma en que la administración de parches impulsada por la IA impulsa el futuro de la ciberseguridad], mayo de 2023.
- Field Effect, «Alert fatigue: 8 ways to avoid cybersecurity threat overload», [Alerta de fatiga: 8 maneras de evitar la sobrecarga de amenazas de ciberseguridad], abril de 2023.
- The New Yorker, «Congress Really Wants to Regulate A.I., but no one seem to know how», [El Congreso realmente quiere regular la IA, pero nadie parece saber cómo], mayo de 2023.
- Forbes, «How AI Is Disrupting And Transforming The Cybersecurity Landscape», [Cómo la IA remueve y transforma el panorama de la ciberseguridad], marzo de 2023.
- Center for Internet Security, «What is Cyber Threat Intelligence?» (¿Qué es la inteligencia de amenazas cibernéticas?). 2023.
- Inside Big Data, «How AI Helps Prevent Human Error In Data Analytics», [Cómo la IA ayuda a evitar errores humanos en el análisis de datos], marzo de 2023.
- Risk Optics, «What is Cybersecurity Automation?» (¿Qué es la automatización de la ciberseguridad?). febrero de 2023.
- Amazon, «What is a bot?» 2023.
- Dashlane, «Equilibrar la usabilidad y la seguridad en una oficina remota», mayo de 2023.
- Dashlane, «How AI Chatbots Like ChatGPT Could Impact Jobs», [Cómo los Chatbots con IA como ChatGPT podrían influir en el empleo], febrero de 2023.
- NIST, «False Positive», [Falso positivo], 2023.
- Medium, «Pros and Cons of AI in Cybersecurity: Balancing Benefits and Ethical Concerns», [Pros y contras de la IA en la ciberseguridad: equilibrar las ventajas y las preocupaciones éticas], febrero de 2023.
- Dashlane, «5 Key Cybersecurity Predictions Based on New Survey Data», [Cinco predicciones clave de ciberseguridad basadas en nuevos datos de encuestas], agosto de 2022.
- Dashlane, «¿Qué es el software malicioso?» febrero de 2020.
- Dashlane, “Why Dashlane Will Never Ask You for Credentials in an Email (Because That’s How Phishing Works),” (¿Por qué Dashlane nunca le pedirá sus credenciales en un correo electrónico? (Porque así es como funciona el phishing)), noviembre de 2021.
- IBM, «What is artificial intelligence?» [¿Qué es la inteligencia artificial?]. 2023.
- Ntrinsic, «The Impact of AI on Cybersecurity: Advantages and Disadvantages», [El impacto de la IA en la ciberseguridad: ventajas y desventajas], mayo de 2023.
- Dashlane, «What Major Tech Companies Are Doing to Support Passkeys», [Lo que las principales empresas tecnológicas hacen para apoyar las claves de acceso], diciembre de 2022.
- Dashlane, «Presentamos el ingreso sin contraseñas en Dashlane», 2023.
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