La ciberseguridad impulsada por IA y aprendizaje automático

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La ciberseguridad impulsada por IA y aprendizaje automático

La ciberseguridad apoyada por la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) está destinada a convertirse en una herramienta poderosa en el futuro cercano. Al igual que en otros campos, la intervención humana ha sido durante mucho tiempo esencial e insustituible en cuestiones de seguridad. Aunque hoy en día la ciberseguridad depende en gran medida de la intervención humana, estamos viendo cómo la tecnología comienza a superar a las personas en ciertas tareas.

Cada avance tecnológico nos acerca a complementar las funciones humanas de manera más eficiente. Algunas áreas clave de investigación incluyen:

La inteligencia artificial (IA), diseñada para proporcionar a las computadoras capacidades similares a las de la mente humana. Esta disciplina integral abarca otras como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

El aprendizaje automático (ML), que utiliza patrones de comportamiento existentes para tomar decisiones basadas en datos y experiencias anteriores. Aunque la intervención humana sigue siendo necesaria para algunos ajustes, el aprendizaje automático es una de las disciplinas de ciberseguridad más importantes hasta la fecha.

El aprendizaje profundo (DL), que funciona de manera similar al aprendizaje automático, pero realiza ajustes por sí solo. Actualmente, el aprendizaje profundo en ciberseguridad se considera una subdisciplina del aprendizaje automático, por lo que nos enfocaremos principalmente en este último.

Contribuciones de la IA y el ML a la ciberseguridad

La IA y el aprendizaje automático se han proclamado como revolucionarios en el campo de la ciberseguridad, aunque esta es una verdad a medias que debe abordarse con reservas. En realidad, podríamos ver mejoras relativamente graduales en el futuro, las cuales, aunque lentas en comparación con un futuro totalmente autónomo, superan lo que hemos logrado en el pasado.

Errores humanos en la configuración

Los errores humanos son una parte significativa de las debilidades en ciberseguridad. La configuración adecuada de los sistemas puede ser complicada, incluso con grandes equipos de TI involucrados. La seguridad informática se ha vuelto más estratificada con el tiempo, y las herramientas reactivas podrían ayudar a los equipos a encontrar y mitigar problemas a medida que se actualizan los sistemas de red.

Por ejemplo, al integrar una infraestructura moderna como la computación en la nube con marcos locales existentes, los equipos de TI deben garantizar la compatibilidad para proteger los sistemas. La automatización inteligente y adaptativa puede proporcionar asesoramiento oportuno sobre problemas recién descubiertos y ajustar configuraciones automáticamente según sea necesario.

Eficiencia humana en tareas repetitivas

La eficiencia humana es otro desafío en ciberseguridad. Ningún proceso manual puede repetirse perfectamente cada vez, especialmente en un entorno dinámico. La configuración individual de numerosos endpoints consume mucho tiempo. La automatización puede ayudar a los equipos de TI a responder a amenazas con un retraso mínimo, especialmente cuando la atención humana puede ser lenta debido a dificultades inesperadas.

Fatiga por exceso de alarmas

La fatiga por exceso de alarmas es otra debilidad. A medida que las capas de seguridad se vuelven más elaboradas, muchos sistemas generan un aluvión de alertas sin soluciones claras, lo que agota a los equipos de ciberseguridad. La IA puede ayudar a gestionar estas amenazas de manera efectiva al agruparlas mediante etiquetado automatizado y resolver algunos problemas mediante algoritmos de aprendizaje automático.

Tiempo de respuesta ante amenazas

El tiempo de respuesta es crucial en ciberseguridad. Los ataques maliciosos avanzan rápidamente, y la automatización también se ha vuelto común en estos ataques. La seguridad asistida por ML puede extraer datos de un ataque, agruparlos y simplificar el análisis para los equipos de ciberseguridad, además de recomendar acciones para prevenir futuros ataques.

Identificación y predicción de nuevas amenazas

La identificación y predicción de nuevas amenazas es esencial para reducir los tiempos de respuesta. Los ataques cibernéticos a menudo se construyen sobre comportamientos y códigos fuente de ataques anteriores. El aprendizaje automático puede destacar elementos comunes entre nuevas y viejas amenazas, facilitando la predicción y respuesta oportuna.

Capacidad de dotación de personal

La capacidad de dotación de personal es un problema en muchos equipos de TI y ciberseguridad. Contratar y mantener personal cualificado es costoso y requiere formación continua. Las herramientas basadas en IA pueden reducir la necesidad de especialistas, aunque aún será necesario que el personal se mantenga actualizado en IA y ML.

Adaptabilidad

La adaptabilidad es un desafío menos obvio pero crucial. Los equipos humanos pueden carecer de la capacidad para adaptar sus habilidades a requisitos específicos rápidamente. La IA, con los conjuntos de datos adecuados, puede proporcionar soluciones que se ajusten a necesidades específicas de manera eficiente.

Estos puntos resaltan cómo la ciberseguridad puede beneficiarse de la IA y el aprendizaje automático, mejorando la respuesta ante amenazas y la eficiencia en la gestión de la seguridad.

El papel de la IA en la ciberseguridad

La inteligencia artificial en la ciberseguridad abarca diversas disciplinas, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, y se espera que desempeñe un papel crucial. La IA se enfoca en el “éxito”, con menor énfasis en la “precisión”, buscando dar respuestas naturales a tareas complejas. En una verdadera implementación de IA, las decisiones son autónomas, buscando soluciones ideales más allá de la lógica estricta de los datos.

Entender cómo funciona realmente la IA moderna y sus disciplinas es esencial. Aunque los sistemas autónomos no son comunes en la ciberseguridad, los sistemas de IA que aumentan nuestros servicios de protección ya están en uso. El papel ideal de la IA en la ciberseguridad es interpretar patrones identificados por algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, la IA actual no puede interpretar resultados como lo haría un humano. Esta área sigue desarrollándose, con el objetivo de adquirir algoritmos que imiten el pensamiento humano, aunque aún falta mucho para alcanzar una verdadera IA con capacidad de creatividad y pensamiento crítico.

Uso del aprendizaje automático en la ciberseguridad

Las soluciones de seguridad basadas en aprendizaje automático (ML) son diferentes de la inteligencia artificial completa, pero son herramientas de ciberseguridad muy efectivas. El ML se enfoca en la “precisión” y aprende de datos específicos para realizar tareas determinadas, encontrando soluciones basadas en los datos proporcionados, aunque no sean ideales. La interpretación de los datos sigue siendo responsabilidad humana, pero el ML ayuda a presentar los datos de manera legible y lista para análisis.

El ML destaca en tareas tediosas como la identificación y adaptación de patrones de datos, tareas que resultan agotadoras para los humanos. A continuación, se presentan varias formas en que el ML se aplica en la ciberseguridad:

  • Clasificación de datos: Asigna categorías a puntos de datos mediante reglas predefinidas, crucial para crear perfiles de ataques y vulnerabilidades.
  • Agrupación de datos: Combina valores en grupos con características comunes o atípicas, útil para analizar ataques nuevos y determinar cómo ocurrieron.
  • Cursos de acción recomendados: Basados en patrones de comportamiento anteriores, sugieren acciones lógicas sin una verdadera toma de decisiones autónoma.
  • Síntesis de posibilidades: Crea nuevas posibilidades a partir de datos anteriores y nuevos, útil para sondeos preventivos de puntos débiles en sistemas.
  • Pronóstico predictivo: Evalúa conjuntos de datos existentes para predecir posibles resultados, útil para modelos de amenazas y protección contra fraudes.

Ejemplos de ML en ciberseguridad

Algunos ejemplos que subrayan el valor del ML en ciberseguridad son:

  • Clasificación y cumplimiento de la privacidad de los datos: Ayuda a separar datos identificables de datos anónimos para cumplir con leyes de privacidad como el RGPD y la CCPA.
  • Perfiles de seguridad del comportamiento de los usuarios: Detecta usuarios no autorizados analizando desviaciones en su comportamiento.
  • Perfiles de seguridad del rendimiento del sistema: Supervisa el uso del procesador y la memoria para identificar actividad maliciosa.
  • Bloqueo de bots basado en el comportamiento: Identifica y bloquea bots que drenan el ancho de banda de sitios web comerciales.

El futuro de la ciberseguridad

A pesar del progreso, existen limitaciones en el uso de ML y IA en ciberseguridad. El ML necesita conjuntos de datos, lo que puede entrar en conflicto con las leyes de privacidad de datos. Además, hay una escasez de expertos en IA y ciberseguridad capaces de trabajar con estas tecnologías. Los equipos humanos seguirán siendo esenciales, ya que la toma de decisiones crítica y creativa aún está fuera del alcance del ML y la IA actuales.

Tres consejos para el futuro de la ciberseguridad

  1. Invierte en tecnología orientada al futuro: Mantente a la vanguardia para mitigar riesgos y adaptarte a amenazas complejas.
  2. Complementa tus equipos con IA y ML: No los sustituyas, ya que los sistemas no son infalibles. Asegúrate de que tu equipo de TI sepa trabajar con esta infraestructura.
  3. Actualiza tus políticas de datos: Cumple con las normativas de privacidad de datos para evitar sanciones y proteger la reputación de tu organización.

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