¿Qué es la IA para la ciberseguridad?
IA para ciberseguridad definida
La inteligencia artificial para 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.
Casos de uso de seguridad de inteligencia artificial
En lugar de reemplazar a los profesionales de seguridad, la inteligencia artificial es más eficaz cuando se usa para ayudarles a realizar su trabajo de forma más eficaz. Algunos casos de uso comunes de la seguridad de la inteligencia artificial son:
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Administración de identidades y acceso
La inteligencia artificial se usa para la administración de identidades y acceso (IAM) para comprender los patrones en los comportamientos de inicio de sesión de los usuarios y detectar y exponer comportamientos anómalos para que los profesionales de seguridad realicen un seguimiento. También se puede usar para forzar automáticamente la autenticación en dos fases o un restablecimiento de contraseña cuando se cumplen determinadas condiciones. Y, si es necesario, puede impedir que un usuario inicie sesión si hay alguna razón para pensar que una cuenta se ha puesto en peligro.
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Seguridad y administración de puntos de conexión
La inteligencia artificial ayuda a los profesionales de seguridad a identificar todos los puntos de conexión que se usan dentro de la organización y a mantenerlos actualizados con los sistemas operativos y las soluciones de seguridad más recientes. La inteligencia artificial también puede ayudar a descubrir malware y otras pruebas de un ciberataque contra los dispositivos de una organización.
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Seguridad en la nube
La mayoría de las organizaciones tienen una gran inversión en la nube. Administran la infraestructura en uno o varios de los proveedores de servicios en la nube y usan aplicaciones en la nube de varios proveedores. La inteligencia artificial ayuda a los equipos a obtener visibilidad sobre los riesgos y vulnerabilidades en su entorno multinube.
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Detección de ciberataques
Las soluciones de detección y respuesta extendidas (XDR) e información de seguridad y administración de eventos (SIEM) ayudan a los equipos de seguridad a descubrir ciberamenazas en toda la empresa. Para ello, ambas soluciones dependen en gran medida de la inteligencia artificial. Las soluciones XDR supervisan los puntos de conexión, los correos electrónicos, las identidades y las aplicaciones en la nube para detectar comportamientos anómalos y exponer incidentes al equipo o responder automáticamente en función de las reglas definidas por las operaciones de seguridad. Las soluciones SIEM usan la inteligencia artificial para agregar señales de toda la empresa, lo que proporciona a los equipos una mejor visibilidad de lo que sucede.
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Protección de la información
Los equipos de seguridad usan la inteligencia artificial para identificar y etiquetar datos confidenciales en todo el entorno, ya sea en la infraestructura de la organización o en una aplicación en la nube. La inteligencia artificial también puede ayudar a detectar cuándo alguien está intentando mover datos fuera de la empresa y bloquear la acción o plantear el problema al equipo de seguridad.
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Investigación y respuesta a incidentes
Durante la respuesta a incidentes, los profesionales de seguridad deben ordenar las montañas de datos para descubrir posibles ataques cibernéticos. La inteligencia artificial ayuda a identificar y correlacionar los eventos más útiles en varios orígenes de datos, lo que ahorra tiempo valioso a los profesionales. La IA generativa simplifica aún más la investigación al traducir el análisis al lenguaje natural y responder a preguntas, también en lenguaje natural.
Ventajas de la seguridad de la inteligencia artificial
Con un número cada vez mayor de ciberamenazas, cantidades crecientes de datos y una superficie de ciberataque en expansión, hay varias maneras de que la inteligencia artificial ayude a los equipos de operaciones de seguridad a ser más eficaces.
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Detecta ciberamenazas críticas más rápido
Muchas soluciones de seguridad, como SIEM o XDR, registran miles y miles de eventos que indican un comportamiento potencialmente anómalo. Aunque la gran mayoría de estos eventos son inofensivos, algunos no lo son, y el riesgo de pasar por alto una ciberamenaza potencial puede ser enorme. La inteligencia artificial ayuda a identificar los incidentes que realmente importan. También ayuda a detectar comportamientos que pueden no parecer sospechosos por sí solos, pero cuando se correlacionan con otras actividades, indica un posible ciberataque.
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Simplifica la creación de informes
Las herramientas que usan IA generativa pueden extraer información de varios orígenes de datos para crear informes fáciles de entender que los profesionales de seguridad pueden compartir rápidamente con otros usuarios de la organización.
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Identifica vulnerabilidades
La inteligencia artificial ayuda a detectar posibles riesgos, como dispositivos desconocidos y aplicaciones en la nube, sistemas operativos obsoletos o datos confidenciales desprotegidos.
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Ayuda a los analistas a ampliar sus aptitudes
Dado que la IA generativa ayuda a traducir los datos y el análisis de ciberamenazas al lenguaje natural, los analistas con menos aptitudes técnicas pueden ser más productivos. La IA generativa ayuda a identificar los pasos de corrección, lo que permite a los nuevos miembros del equipo aprender rápidamente cómo responder eficazmente a los ciberataques.
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Proporciona análisis e información de ciberamenaza
Los ciberataques sofisticados suelen intentar eludir la detección moviendo entre diferentes identidades, dispositivos, aplicaciones e infraestructura. Dado que la inteligencia artificial puede procesar rápidamente una gran cantidad de datos de diversos orígenes, puede ayudar a identificar este comportamiento sospechoso y priorizar a qué ciberamenazas deben prestar atención los profesionales de seguridad.
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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.
Procedimientos recomendados para la inteligencia artificial para la ciberseguridad
El uso de la inteligencia artificial para admitir operaciones de seguridad requiere una planeación e implementación cuidadosas, pero con el enfoque adecuado, puede introducir herramientas que realicen mejoras significativas en la eficacia operativa y el bienestar de su equipo.
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Desarrollar una estrategia
Hay numerosos productos y soluciones de inteligencia artificial para su uso en seguridad, pero no todos ellos serán adecuados para su organización. Es importante que las soluciones de inteligencia artificial se integren bien entre sí y con su arquitectura de seguridad o que terminen creando más trabajo para su equipo. Considere primero los mayores desafíos de seguridad y después, identifique soluciones de inteligencia artificial que le ayudarán a resolver esos problemas. Dedique tiempo a desarrollar un plan para integrar la inteligencia artificial en los procesos y sistemas actuales.
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Integrar las herramientas de seguridad
La inteligencia artificial para la seguridad es más eficaz cuando es capaz de analizar datos en toda la organización. Esto supone un reto si las herramientas funcionan en silos. Invierta en herramientas que funcionen con su entorno actual y trabajen conjuntamente sin problemas, como soluciones integradas de XDR y SIEM. O bien, si es necesario, asigne tiempo y recursos a su equipo para integrar herramientas, de modo que obtenga visibilidad completa en todo su patrimonio digital.
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Administrar la privacidad y la calidad de los datos
Los sistemas de inteligencia artificial toman decisiones y proporcionan conclusiones basadas en los datos usados para entrenarlos y operarlos. Si hay errores en los datos o están dañados, la inteligencia artificial proporcionará información deficiente y tomará decisiones incorrectas. Durante la planeación, asegúrese de que tiene procesos implementados para limpiar los datos y proteger la privacidad.
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Prueba continua de los sistemas de inteligencia artificial
Después de la implementación, las pruebas periódicas de los sistemas le ayudarán a identificar problemas de sesgo o de calidad a medida que se generan nuevos datos.
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Uso ético de la inteligencia artificial
Muchos de los datos acumulados a lo largo de los años son inexactos, sesgados o obsoletos. Además, los algoritmos y la lógica de la inteligencia artificial no siempre son transparentes, lo que dificulta saber exactamente cómo genera información y resultados. Es importante asegurarse de que la inteligencia artificial no es la responsable final de la toma de decisiones en los casos en los que puede tratar a determinadas personas de forma parcial debido al sesgo en los datos que usa. Más información acerca de la IA responsable.
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Definición de directivas para el uso de la IA generativa
Asegúrese de que los empleados y asociados comprenden las directivas de su organización para usar herramientas de IA generativas. Es especialmente importante que las personas no peguen datos confidenciales y confidenciales en mensajes de inteligencia artificial generativos, ya que existe el riesgo de que los datos se hagan públicos.
El futuro de la inteligencia artificial para la ciberseguridad
El rol de la inteligencia artificial para la seguridad solo seguirá creciendo. En los próximos años, los profesionales de la seguridad pueden prever que:
- La inteligencia artificial mejorará la detección de ciberamenazas con menos falsos positivos.
- Los equipos de operaciones de seguridad automatizarán su trabajo más tedioso a medida que la inteligencia artificial sea mejor para responder a una mayor variedad de tipos de ciberataques y mitigarlos.
- Las organizaciones usarán la inteligencia artificial para ayudar a solucionar vulnerabilidades y mejorar la posición de seguridad.
- Los profesionales de seguridad seguirán teniendo una gran demanda.
- Las personas asumirán roles más estratégicos, como abordar los incidentes de seguridad más complejos y la búsqueda proactiva de ciberataques.
No es solo la comunidad de seguridad la que será más eficaz con la inteligencia artificial. Los ciberataques también están invirtiendo en inteligencia artificial y probablemente usarán esta tecnología para:
- Descifrar grandes cantidades de contraseñas a la vez.
- Crear campañas de suplantación de identidad sofisticadas que sean difíciles de distinguir de los correos electrónicos originales.
- Desarrolle malware que sea increíblemente difícil de detectar.
A medida que los actores malintencionados integran inteligencia artificial más sofisticada en sus métodos de ciberataque, será aún más imperativo que la comunidad de seguridad invierta en inteligencia artificial para estar por delante de estas ciberamenazas.
Soluciones de seguridad de IA
Las organizaciones se enfrentan a un número cada vez mayor de ciberamenazas con una superficie de ciberataque en expansión. Mantenerse al día puede ser abrumador para los profesionales de ciberseguridad, especialmente dada la escasez de talento. Al asumir más tareas tediosas y con pocas aptitudes, la inteligencia artificial se compromete a hacer que el trabajo de los profesionales de seguridad sea más satisfactorio y estratégico. Las organizaciones pueden empezar a prepararse para un futuro con más ciberataques controlados por inteligencia artificial mediante la incorporación de inteligencia artificial a las operaciones de seguridad ahora. Comience con una estrategia y a continuación, invierta en herramientas que probablemente le ayuden a abordar sus mayores desafíos de seguridad en la actualidad.
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Preguntas más frecuentes
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La inteligencia artificial para la ciberseguridad usa la inteligencia artificial para analizar y poner en correlación los datos de eventos y ciberamenazas en varios orígenes, lo que la convierte en información clara y procesable que los analistas de seguridad usan para una investigación más detallada y mitigación de ciberataques. Si un ciberataque cumple determinados criterios definidos por el equipo de seguridad, la inteligencia artificial puede automatizar la respuesta y aislar y eliminar el ciberataque o virus.
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La inteligencia artificial se usa en muchos aspectos de la seguridad, como la protección de identidades, la protección de puntos de conexión, la seguridad en la nube, la protección de datos, la detección de ciberamenazas y la investigación y respuesta a incidentes.
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Un buen ejemplo de inteligencia artificial para la seguridad es el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar el comportamiento del usuario con el fin de identificar patrones. Al comprender lo que es normal, estos sistemas pueden detectar comportamientos anómalos que pueden ser un indicador de un ciberataque. En otro ejemplo, los profesionales de seguridad usan inteligencia artificial generativa para formular una pregunta sobre un incidente o entorno específico y obtener un diagrama o texto de lenguaje natural que proporciona más contexto e información de varios orígenes de datos.
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El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que detecta patrones a partir de grandes cantidades de datos. Los sistemas de seguridad que usan el aprendizaje automático son, con el tiempo, capaces de aprender cuáles son los patrones de tráfico y las acciones de usuario típicos en una organización e identificar cuándo ocurre algo inusual. También pueden evaluar eventos de varios sistemas diferentes que pueden parecer inofensivos por sí mismos, pero que juntos representan un riesgo.
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La inteligencia artificial para la seguridad ofrece muchas ventajas para las empresas, entre las que se incluyen:
Reducción de los tiempos de respuesta a incidentes.
Detectar ciberamenazas antes y con más precisión.
Automatización de la respuesta para determinadas ciberamenazas conocidas.
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