La inteligencia artificial se esfuerza por simular la inteligencia humana. Tiene un inmenso potencial en ciberseguridad. Si se aprovecha correctamente, los sistemas de inteligencia artificial o IA pueden capacitarse para generar alertas de amenazas, identificar nuevos tipos de malware y proteger los datos confidenciales de las organizaciones.
Una empresa mediana recibe alertas de más de 200.000 eventos cibernéticos todos los días. Un equipo de expertos en seguridad en una empresa promedio no puede lidiar con este volumen de amenazas. Algunas de estas amenazas, por lo tanto, naturalmente pasarán desapercibidas y causarán graves daños a las redes.
Los ciberataques se consideran comúnmente como uno de los riesgos más graves para la seguridad mundial. Los ciberataques no son los mismos que hace cinco años en aspectos de disponibilidad y eficiencia. La tecnología mejorada y las técnicas ofensivas más eficientes brindan a los ciberdelincuentes la oportunidad de iniciar ataques a gran escala con un efecto mayor. Los intrusos emplean nuevos métodos y lanzan estrategias más completas basadas en IA para comprometer los sistemas. De manera similar, las organizaciones han comenzado a utilizar sistemas de defensa robustos que utilizan Inteligencia Artificial (IA) para combatir los ciberataques impulsados por IA.
AI es la solución de ciberseguridad ideal para empresas que buscan prosperar en línea hoy. Los profesionales de la seguridad necesitan un fuerte apoyo de máquinas inteligentes y tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial para trabajar con éxito y proteger a sus organizaciones de los ataques cibernéticos. Este artículo analiza el papel de la IA en la ciberseguridad y los beneficios de integrar ambas.
Indice
IA en el mundo de la seguridad
Los profesionales de la seguridad dedicaron mucho tiempo a investigar cómo utilizar la IA para explotar sus capacidades e integrarlas en soluciones tecnológicas. La IA permite que los métodos y servicios de defensa identifiquen y respondan a las amenazas cibernéticas. El uso de IA en seguridad ha demostrado ser beneficioso. Según muchos profesionales de TI, la seguridad es el principal motivo de adopción de la IA en las empresas. La inteligencia artificial no solo aumenta la ciberseguridad general, sino que también automatiza las operaciones de identificación y mitigación.
El 69% de las empresas están de acuerdo en que la IA es vital para la seguridad debido al creciente número de ataques que los métodos tradicionales no pueden prevenir. Los expertos en seguridad están sobrecargados.
Las organizaciones utilizan la gestión de eventos de información de seguridad (SIEM) para la detección de amenazas a fin de capturar una gran cantidad de datos de todas las organizaciones. No es práctico que un usuario revise dicha información para identificar posibles vulnerabilidades. Además, la inteligencia artificial ayuda a buscar anomalías en la tecnología y las tareas del usuario.
Los métodos basados en IA escanean de manera eficiente todo el sistema y comparan diferentes fuentes de información para detectar vulnerabilidades. La detección de anomalías es un dominio en el que la IA es útil en la defensa de la seguridad de una empresa. También encuentra varias funcionalidades para prevenir ataques observando incidentes pasados (Machine Learning).
Hoy en día, las organizaciones que utilizan la tecnología de gestión de eventos de información de seguridad (SIEM) para recopilar datos en toda la empresa relacionados con las actividades de los usuarios y los sistemas pueden capturar terabytes de datos de eventos de seguridad.
Los datos significativos se pueden enterrar en terabytes de archivos de registro. Las herramientas basadas en inteligencia artificial pueden buscar y correlacionar de manera efectiva varios puntos de datos para ayudar a identificar anomalías. Estas anomalías pueden ser el resultado de las actividades de un atacante que puede estar moviéndose en secreto a través de la red de una organización o haberse infiltrado en un entorno SaaS en la nube.
¿Es la inteligencia artificial solo una tecnología de “buenos chicos”?
Como se mencionó al principio, los atacantes también utilizan técnicas nuevas y muy sofisticadas para atacar a las organizaciones y comprometer sus datos. A medida que evolucionan las defensas de la ciberseguridad, el uso de nuevas tecnologías como la IA en los ataques de ciberseguridad se está volviendo mucho más común. Desafortunadamente, las tecnologías extremadamente beneficiosas como la inteligencia artificial no están disponibles exclusivamente para los «buenos» o aquellos que defienden sus redes y datos. También está disponible para los actores de amenazas. ¿Cómo utilizan los atacantes la IA?
Los atacantes pueden utilizar la IA de múltiples formas. Sin embargo, algunas de las formas comunes en que se aprovecha contra las organizaciones incluyen su uso para convertir códigos maliciosos en armas, ocultar códigos maliciosos en aplicaciones benignas, crear ataques de autopropagación y encontrar vulnerabilidades.
Una de las formas más intrigantes en que los atacantes utilizan la IA es simular el comportamiento del usuario. Si pueden esconderse «en el ruido» y hacer que sus actividades parezcan ser una actividad regular del usuario, esto puede ayudarlos a evitar ser detectados. Los ataques basados en IA pueden ayudar a perfilar y simular la actividad legítima del usuario para camuflar los ataques de las herramientas tradicionales de ciberseguridad.
Qué no es la Inteligencia Artificial
Al elegir una solución de ciberseguridad para defender a tu organización contra los sofisticados ataques actuales, seguramente entrarás en contacto con la IA que se utiliza generalmente como jerga de marketing. La mayoría de los proveedores de ciberseguridad en la actualidad utilizan el término para describir las características de su producto. Antes de seleccionar una solución de ciberseguridad, es aconsejable comprender que no toda la IA se crea de la misma manera y que diferentes proveedores aplican el término a muchas cosas diferentes. En otras palabras, es posible que no obtengas lo que estás pagando.
Desafortunadamente, los profesionales del marketing exageran la inteligencia artificial. Esto conduce a una gran cantidad de información errónea y confusión. Muchas soluciones de ciberseguridad promocionan el uso de big data en su solución, por lo que esto debe constituir IA. Si bien puede parecer obvio, los macrodatos no son más que «una gran cantidad de datos». No constituyen en sí mismos IA.
Otras soluciones pueden anunciar sus técnicas de análisis estadístico como elementos constitutivos de la IA. Sin embargo, la mayoría de las técnicas estadísticas que se conocen y se utilizan en la actualidad tienen entre 80 y 100 años. Nuevamente, esto en sí mismo no convierte a una solución en una solución basada en inteligencia artificial. Lo que se anuncia como una solución basada en inteligencia artificial puede no serlo si se examina más de cerca.
Aplicaciones de la IA en seguridad
Servicios antivirus
El software antivirus con inteligencia artificial detecta las rarezas de los procesos en la red que se comportan de manera sospechosa. El antivirus AI detecta y evita que los activos de la red se aprovechen cuando se lanza software malicioso en una red.
Modelado del comportamiento del usuario
AI simula y evalúa el comportamiento de los usuarios de la red. El objetivo de evaluar cómo los usuarios interactúan con el sistema es detectar los intentos de derrocamiento. AI también observa las acciones de los usuarios e identifica comportamientos extraños como anomalías. Cuando un nuevo usuario inicia sesión, las máquinas impulsadas por IA pueden identificar actividades sospechosas y responder deshabilitando al usuario o notificando a los administradores del sistema.
Análisis automatizado de redes y sistemas
El análisis automatizado de la información de la red asegura una evaluación continua y una detección temprana de presuntos ciberataques. Los atacantes utilizan técnicas de comando y control para evitar ser detectados por la seguridad de la red. Por ejemplo, para sortear los firewalls y los IDS / IPS , la información se incrusta en las consultas de DNS.
La ciberseguridad habilitada por IA utiliza la detección de anomalías, la comparación de patrones y el seguimiento de datos. Por lo tanto, pueden detectar una gran cantidad de ataques a la red o al sistema.
Uso de IA por ciberdelincuentes
Riesgos de IA
Las fallas de la IA pueden resultar en un desbordamiento, en el que la IA actúa de forma independiente, ya sea demasiado particular o demasiado genérica. Los prejuicios involuntarios ocurren en las tecnologías de inteligencia artificial, y los desarrolladores o fuentes de datos específicas pueden incorporarlos. Dichos riesgos se originan en errores de ejecución y desarrollo no intencionados. Sin embargo, cuando las personas intentan eludir la inteligencia artificial o utilizarla como arma, surge una nueva serie de preocupaciones.
Estos riesgos pueden remediarse creando supervisión humana, evaluando rigurosamente los sistemas de IA durante la etapa de diseño y observando activamente esas tecnologías una vez que estén en funcionamiento.
Manipulación de IA
Los piratas informáticos pueden manipular conjuntos de datos utilizados para entrenar a la IA o crear circunstancias que puedan generar sospechas mientras entrenan lentamente a la IA de la manera prevista. Cuando los piratas informáticos no tienen acceso a los conjuntos de datos, pueden utilizar el engaño para forzar errores mediante la alteración de las entradas.
Los sistemas de inteligencia artificial manipulan a los usuarios para que se identifiquen erróneamente al alterar la información de entrada para dificultar la autenticación aceptable. Los piratas informáticos prueban los sistemas de inteligencia artificial de ingeniería inversa para determinar el conjunto de datos utilizado para entrenar los sistemas de inteligencia artificial.
Los ciberdelincuentes obtienen información sobre la información confidencial, lo que permite envenenar conjuntos de datos o replicar sistemas de inteligencia artificial.
Armamento de IA
La IA también ayuda a los atacantes a aumentar el alcance y la eficiencia de la ingeniería social. AI intenta identificar anomalías en el comportamiento de los usuarios, lo que le permite persuadirlos para que socaven los sistemas y entreguen información confidencial al convencerlos de que un clip, una llamada o un correo son legales. La IA mejora todas las estrategias sociales que utilizan actualmente los atacantes.
La IA detecta amenazas potenciales en redes, computadoras y aplicaciones a medida que surgen. Encontrar oportunidades potenciales para los piratas informáticos hace que la tarea de la seguridad de los datos sea mucho más difícil. El análisis en tiempo real de todos los accesos y operaciones de la red, y el parcheo rápido, son cruciales para combatir estos ataques.
Ciberataques impulsados por IA
El 88% de los expertos en seguridad creen que los ataques impulsados por IA se volverán comunes en los próximos años.
- Los atacantes apuntaron a TaskRabbit, una plataforma en línea para autónomos, uno de los ciberataques impulsados por IA más frecuentes. En abril de 2018, a 3,75 millones de usuarios del sitio web les robaron su tarjeta de crédito y la información bancaria de su base de datos de usuarios. Los atacantes utilizaron zombis masivos controlados por IA para lanzar un ataque DDoS en los servidores de TaskRabbits.
- El año pasado, un atacante usó IA para imitar la voz de un CEO en una llamada telefónica, defraudando a una organización de energía del Reino Unido por £ 200,000.
- Para los gigantes de las redes sociales, el material «deepfake» manipulado por IA creado para propagar desinformación es una preocupación importante.
Comparación con la seguridad tradicional
Regularmente, las organizaciones luchan por priorizar y manejar la gran cantidad de lagunas emergentes que experimentan. Las técnicas convencionales de gestión de vulnerabilidades recomiendan esperar a que se exploten las lagunas elevadas antes de abordarlas. Una base de datos de vulnerabilidades tradicional es vital para administrar y contener las vulnerabilidades identificadas.
Aunque los métodos de IA como User and Event Behavioral Analytics (UEBA) analizan el comportamiento básico de los perfiles de usuario y servidores, una actividad inusual puede indicar un ataque desconocido de día cero.
El desarrollo de políticas de ciberseguridad y el conocimiento de la topología de red de una organización son dos factores de la seguridad de red tradicional que requieren mucho tiempo. El uso de IA para mejorar la seguridad de la red mediante la comprensión del comportamiento del tráfico de la red es útil, lo que sugiere tanto la agregación operativa de tareas como la política de privacidad.
Muchos procedimientos vitales del centro de datos, como filtros de enfriamiento, consumo de energía, energía de respaldo y consumo de ancho de banda, se pueden optimizar y monitorizar con IA. Las habilidades analíticas de IA y las habilidades de monitorización constante revelan qué valores mejorarán la eficiencia y la protección de la infraestructura.
AI reducirá el precio del mantenimiento del sistema, ya que nos notificará cada vez que la maquinaria necesite reparación. Después de introducir la inteligencia artificial dentro de los centros de datos en 2016, Google reveló una disminución del 40% en la eficiencia de enfriamiento y una reducción del 15% en el uso de energía en su sitio.
Los métodos de seguridad convencionales se basan en firmas o indicadores de vulnerabilidad para detectar ataques. Este enfoque puede ser eficaz contra ataques ya conocidos, pero es ineficaz contra ataques que aún no se han encontrado. Aproximadamente el 90% de los ataques se pueden detectar mediante métodos basados en firmas. Los métodos convencionales pueden sustituirse por IA para mejorar las tasas de seguimiento hasta en un 95%, pero habrá una erupción de falsos positivos. Combinar métodos de seguridad tradicionales con IA es el mejor enfoque.
Beneficios de usar IA en ciberseguridad
Estos son los principales beneficios de usar IA en ciberseguridad:
La IA aprende más con el tiempo
Como sugiere el nombre, la tecnología de inteligencia artificial es inteligente y utiliza su capacidad para mejorar la seguridad de la red con el tiempo. Utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para conocer el comportamiento de una red empresarial a lo largo del tiempo. Reconoce patrones en la red y los agrupa. Luego procede a detectar cualquier desviación o incidente de seguridad de la norma antes de responder a ellos.
Los patrones que las redes neuronales artificiales aprenden con el tiempo pueden ayudar a mejorar la seguridad en el futuro. Las amenazas potenciales con características similares a las registradas se bloquean con la suficiente antelación. El hecho de que la IA siga aprendiendo dificulta que los piratas informáticos superen su inteligencia.
La inteligencia artificial identifica amenazas desconocidas
Es posible que un ser humano no pueda identificar todas las amenazas que enfrenta una empresa. Cada año, los piratas informáticos lanzan cientos de millones de ataques con diferentes motivos. Las amenazas desconocidas pueden causar daños masivos a una red. Peor aún es el impacto que pueden tener antes de detectarlos, identificarlos y prevenirlos.
A medida que los atacantes prueban nuevas tácticas, desde la ingeniería social sofisticada hasta los ataques de malware, es necesario utilizar soluciones modernas para prevenirlos. La IA ha demostrado ser una de las mejores tecnologías para mapear y evitar que amenazas desconocidas devasten una empresa.
La IA puede manejar una gran cantidad de datos
Mucha actividad ocurre en la red de una empresa. Una empresa mediana promedio tiene un tráfico enorme. Eso significa que hay una gran cantidad de datos transferidos entre los clientes y la empresa a diario. Estos datos necesitan protección contra personas y software malintencionados. Pero entonces, el personal de ciberseguridad no puede controlar todo el tráfico en busca de posibles amenazas.
La IA es la mejor solución que ayudará a detectar cualquier amenaza enmascarada como actividad normal. Su naturaleza automatizada le permite hojear grandes cantidades de datos y tráfico. La tecnología que utiliza IA, como un proxy residencial, puede ayudar a transferir datos. También puede detectar e identificar cualquier amenaza oculta en el mar de tráfico caótico.
Mejor gestión de la vulnerabilidad
La gestión de vulnerabilidades es clave para proteger la red de una empresa. Como se mencionó anteriormente, una empresa promedio se enfrenta a muchas amenazas a diario. Necesita detectarlos, identificarlos y prevenirlos para estar seguros. Analizar y evaluar las medidas de seguridad existentes a través de la investigación de IA puede ayudar en la gestión de vulnerabilidades.
La IA ayuda a evaluar los sistemas más rápido que el personal de ciberseguridad, aumentando así su capacidad de resolución de problemas. Identifica los puntos débiles en los sistemas informáticos y las redes comerciales y ayuda a las empresas a centrarse en importantes tareas de seguridad. Eso hace posible administrar la vulnerabilidad y proteger los sistemas comerciales a tiempo.
Mejor seguridad general
Las amenazas a las que se enfrentan las redes empresariales cambian de vez en cuando. Los piratas informáticos cambian de táctica todos los días. Eso dificulta priorizar las tareas de seguridad en una empresa. Es posible que tengas que lidiar con un ataque de phishing junto con un ataque de denegación de servicio o ransomware de una vez.
Estos ataques tienen un potencial similar, pero primero debes saber con qué lidiar. Las amenazas más grandes que pueden hacer que la seguridad sea un desafío son el error humano y la negligencia. La solución aquí es implementar IA en tu red para detectar todo tipo de ataques y ayudarte a priorizarlos y prevenirlos.
Los procesos duplicados reducen
Como se mencionó anteriormente, los atacantes cambian sus tácticas a menudo. Sin embargo, las mejores prácticas de seguridad básicas siguen siendo las mismas todos los días. Si contratas a alguien para que se encargue de estas tareas, es posible que se aburra en el camino. O podrían sentirse cansados y complacientes y perder una tarea de seguridad importante y exponer tu red.
La IA, al tiempo que imita las mejores cualidades humanas y omite las deficiencias, se encarga de los procesos de ciberseguridad duplicados que podrían aburrir a su personal de ciberseguridad. Ayuda a comprobar las amenazas de seguridad básicas y a prevenirlas de forma regular. También analiza la red en profundidad para ver si hay agujeros de seguridad que podrían dañarla.
Acelera los tiempos de detección y respuesta
La detección de amenazas es el comienzo para proteger la red de tu empresa. Sería mejor si detectaras rápidamente cosas como datos que no son de confianza. Te salvará del daño irreversible a tu red.
La mejor manera de detectar y responder a las amenazas a tiempo es integrando la IA con la ciberseguridad. AI escanea todo tu sistema y busca posibles amenazas. A diferencia de los humanos, la IA identificará las amenazas con mucha anticipación y simplificará tus tareas de seguridad.
Protección de la autenticación
La mayoría de los sitios web tienen una función de cuenta de usuario en la que uno inicia sesión para acceder a servicios o comprar productos. Algunos tienen formularios de contacto que los visitantes deben completar con información confidencial. Como empresa, necesitas una capa de seguridad adicional para ejecutar un sitio de este tipo porque involucra datos personales e información confidencial. La capa de seguridad adicional garantizará que tus visitantes estén seguros mientras navegan por tu red.
AI asegura la autenticación cada vez que un usuario desea iniciar sesión en su cuenta. La IA utiliza varias herramientas como el reconocimiento facial, CAPTCHA y escáneres de huellas dactilares, entre otros, para la identificación. La información recopilada por estas funciones puede ayudar a detectar si un intento de inicio de sesión es genuino o no.
Los piratas informáticos utilizan el relleno de credenciales y los ataques de fuerza bruta para acceder a las redes de la empresa. Una vez que un atacante ingresa a una cuenta de usuario, toda tu red podría estar en riesgo.