La IA tiene el potencial de fortalecer nuestra seguridad cibernética y de proteger nuestros sistemas en un mundo cada vez más digitalizado.
Por Gigi Agassini, CPP*
En este mundo tan complejo, acelerado y cambiante, la era digital en la que vivimos juega un papel muy relevante y esto solo se incrementa, pero desafortunadamente junto a ello también los ataques cibernéticos siguen representando una gran y constante amenaza para individuos, empresas e incluso naciones, y donde también los ciberdelincuentes están en una creciente evolución, lo que nos ha empujado y nos sigue llevando a contar o considerar con medidas de seguridad más avanzadas.
Por el aumento constante de amenazas cibernéticas mucho más sofisticadas, desafortunadamente los sistemas tradicionales de seguridad ya no son suficientes para gestionar estos riesgos. En este sentido, la Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado la forma en la que enfrentamos los desafíos de seguridad cibernética y convirtiéndose en una herramienta esencial en la prevención de vectores de ataque.
Es verdad que existen contraposiciones con relación al uso de la inteligencia artificial, sin embargo, no podemos vivir en un mundo alternativo donde se estigmatice como el peligro más grande de la humanidad, ya que como toda herramienta tecnológica tiene áreas de oportunidad que deberán mejorar y acotarse para su uso debido.
Lo que es verdad es que la adopción y uso de la inteligencia artificial en varios sectores de industria ha apoyado tareas y procesos, permitiendo una toma de decisiones en análisis de información y una cantidad de aplicaciones que tiene la inteligencia artificial, por lo que la ciberseguridad no es ajena al uso de herramientas para la prevención de ciberataques.
A pesar de los múltiples esfuerzos de instituciones públicas y privadas para mejorar la seguridad cibernética y las amenazas tales como ransomware, fakenews, malware, por mencionar algunas, aún siguen afectando considerablemente a infraestructuras modernas, no modernas y operaciones cotidianas, por lo que algunas organizaciones están adoptando el Cyber Threat Intelligence (CTI), que en esencia es un proceso basado en datos que tiene como objetivo identificar amenazas emergentes y actores clave de amenazas para ayudar de manera efectiva la toma de decisiones de seguridad cibernética, según la IEEE en su volumen 19, “Transactions on Dependable and Secure Computing”, donde hacen referencia también a que los procesos de CTI siguen un ciclo de vida de 4 fases:
Fase 1. Planificación y estrategia de inteligencia
Fase 2. Recopilación y agregación de datos
Fase 3. Análisis de amenazas
Fase 4. Inteligencia operacional
Algunas organizaciones están comenzando a adoptar técnicas habilitadas con inteligencia artificial (IA) para mejorar las prácticas de CTI existentes. Sin embargo, muchos procedimientos analíticos modernos habilitados para IA, en particular los que están basados en aprendizaje profundo (DL, Deep Learning) pudieran parecer cajas negras por los diferentes modelos matemáticos con los que son desarrollados, lo que conlleva a ciertos retos como sesgos, adopción, entre otros.
Herramientas IA de prevención
Existen varias herramientas de IA para la prevención de ciberataques que funcionan mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas avanzadas de análisis de datos. Las herramientas de IA recopilan y analizan una amplia variedad de datos, como registros de eventos de red, registros de aplicaciones, registros de servidores, datos de endpoints y mucho más. También pueden utilizar fuentes externas de información, como feeds de inteligencia de amenazas y bases de datos de malware conocido.
Estas herramientas pueden procesar grandes cantidades de información y detectar patrones, anomalías y comportamientos sospechosos en tiempo real. Estas herramientas de IA pueden ser poderosas en la detección y prevención de ciberataques y tienen varios usos:
Detección temprana de anomalías: uno de los principales usos de la IA en la prevención de ataques cibernéticos es la detección temprana de anomalías. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y detectar patrones inusuales o comportamientos sospechosos. Esta capacidad permite identificar ataques en sus etapas iniciales y tomar medidas preventivas antes de que causen un daño considerable.
Análisis de comportamiento: la IA también se utiliza para analizar el comportamiento de los usuarios y los sistemas en busca de posibles señales de un ataque cibernético. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender los patrones típicos de comportamiento y alertar cuando se desvían de lo normal. Esto ayuda a identificar actividades maliciosas, como intentos de intrusión o acceso no autorizado, y bloquearlos antes de que se produzcan daños.
Mejora de la seguridad de las contraseñas: la seguridad de las contraseñas es crucial para prevenir ataques cibernéticos. La IA puede ayudar a mejorar la seguridad de las contraseñas mediante la generación automática de contraseñas complejas y únicas para cada usuario. Además, los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar patrones comunes en el uso de contraseñas y alertar a los usuarios sobre contraseñas débiles o comprometidas.
Protección contra el phishing: el phishing es una técnica comúnmente utilizada por los ciberdelincuentes para engañar a los usuarios y obtener información confidencial, como contraseñas o datos bancarios. La IA puede identificar patrones y características en los mensajes de phishing, como enlaces sospechosos o gramática incorrecta, y alertar a los usuarios antes de que hagan clic en ellos. Esto ayuda a prevenir el robo de datos y proteger la seguridad de los usuarios.
Análisis de big data: la cantidad de datos generados en el entorno digital es abrumadora. La IA puede procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que permite identificar patrones y tendencias ocultas. Esto ayuda a detectar ataques cibernéticos sofisticados que podrían pasar desapercibidos para los métodos tradicionales de seguridad.
Respuesta automatizada a incidentes: además de la detección, la IA también puede desempeñar un papel crucial en la respuesta a incidentes cibernéticos. Los sistemas de IA pueden llevar a cabo acciones automatizadas.
Los sistemas de detección de intrusiones (IDS) basados en IA son una de las herramientas más poderosas en la lucha contra los ataques. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, estos sistemas analizan patrones de tráfico y comportamiento para identificar anomalías y señales de ataques. Con el tiempo, se adaptan y mejoran para hacer frente a las nuevas amenazas. La detección temprana y precisa de intrusiones permite una respuesta rápida y eficaz para minimizar el impacto de los ataques. (Fuente: ScienceDirect).
Otra área clave donde la IA desempeña un papel relevante es en la detección de malware y phishing. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar características y patrones en archivos y enlaces sospechosos, identificando así amenazas potenciales. Estas soluciones son capaces de adaptarse a medida que surgen nuevas variantes de malware y técnicas de phishing, protegiendo los sistemas de manera proactiva. La detección oportuna de estas amenazas reduce significativamente el riesgo de infección y pérdida de datos. (Fuente: IEEE Xplore).
Además, la IA se utiliza para el análisis de comportamiento anómalo. Estos sistemas establecen un perfil de comportamiento normal mediante el aprendizaje automático y alertan sobre desviaciones significativas. Al monitorear y analizar el comportamiento de los usuarios, se pueden identificar actividades sospechosas que podrían indicar un ataque en curso. Esta capacidad de detección temprana permite una respuesta rápida y efectiva para minimizar los daños.
Desafíos que propone la IA en ciberseguridad
Aunque la IA ha demostrado ser una poderosa herramienta en la lucha contra los ataques cibernéticos, también plantea desafíos éticos y de seguridad. La privacidad y el sesgo algorítmico son preocupaciones importantes en las que seguramente en la línea del tiempo se irán mejorando.
Además, es crucial garantizar la transparencia en los sistemas de IA para comprender y auditar las decisiones tomadas por estos algoritmos. La colaboración entre expertos en seguridad y desarrolladores de IA es esencial para abordar estos desafíos y asegurar un uso responsable de esta tecnología.
Si bien, la IA ha transformado la forma en que enfrentamos los desafíos de seguridad cibernética, desde sistemas de detección de intrusiones hasta análisis de comportamiento anómalo, la IA mejora la capacidad de detección y prevención de ataques cibernéticos, es fundamental abordar los desafíos éticos y de seguridad asociados con su implementación, definiendo muy bien su uso y alcance.
La IA tiene el potencial de fortalecer nuestra seguridad cibernética y de proteger nuestros sistemas en un mundo cada vez más digitalizado, pero como todo, nada es infalible y pretender que las herramientas harán todo el trabajo es vivir en un mundo alternativo.
No olvides que las herramientas son eso, un apoyo que debe combinarse con estrategias y planes robustos de seguridad, implementación de frameworks y estándares internacionales de la industria, normativas y marco legal, incluyendo la capacitación del personal, generación de una cultura de seguridad, el uso de buenas prácticas y el monitoreo continuo para garantizar una defensa y detección eficaz contra los ataques cibernéticos.
Recuerda que la ciberseguridad es un estilo de vida.
¡Hasta la próxima!
* Gigi Agassini, CPP
Consultora Internacional de Seguridad
GA Advisory
[email protected]
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