La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a automatizar y mejorar las defensas de ciberseguridad, pero también contribuye a que los ciberdelincuentes desarrollen ataques más efectivos.
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La IA predictiva y el aprendizaje automático se han utilizado durante mucho tiempo para detectar, mitigar y responder a los ciberataques. El lanzamiento de modelos de IA más avanzados en los últimos años, y conjuntos de datos más amplios para entrenarlos, significa que las ciberdefensas pueden ser todavía más sólidas y detectar los ataques en una fase más temprana del ciclo de vida de las amenazas.
Cuando se utiliza para la ciberseguridad, la IA predictiva puede ayudar a detectar bots, malware, explotaciones de vulnerabilidades zero-day y amenazas internas. Además, puede identificar anomalías de comportamiento y fugas de datos confidenciales, así como mejorar la información sobre amenazas para las herramientas y los equipos de seguridad. La integración de la IA no hace que las medidas de seguridad clásicas sean infalibles, pero a menudo puede agilizar y mejorar la precisión de la detección. La IA también puede ayudar a automatizar o eliminar muchas tareas manuales que disminuyen la productividad de los equipos de seguridad e ingeniería.
La IA es un término que engloba la amplia gama de formas en que los programas informáticos pueden imitar o reproducir la inteligencia humana, desde hacer predicciones hasta identificar símbolos y generar texto.
Existen muchos tipos diferentes de IA. Los más relevantes para la ciberseguridad son la IA predictiva o el aprendizaje automático, la IA generativa y la IA agéntica.
En términos generales, todos estos tipos de IA funcionan realizando cálculos basados en grandes muestras de datos. Por ejemplo, un modelo de IA que ha visto varias muestras de código malicioso podría ser capaz de identificar malware que nunca ha visto antes. Cuantos más ejemplos vea, más rápido y con mayor precisión podrá detectar malware y diferenciarlo del código inofensivo.
Además del malware, los modelos de ciberseguridad mejorados con IA pueden analizar de manera similar el comportamiento de los usuarios y las aplicaciones, detectar mensajes engañosos o fraudulentos, identificar direcciones IP poco fiables y mucho más.
Los proveedores de soluciones de seguridad y sus clientes pueden usar la IA para mejorar los siguientes aspectos:
Información sobre amenazas: el análisis basado en IA del tráfico web y de red puede generar información detallada y en tiempo real sobre amenazas emergentes, tendencias y tácticas. Esa información puede ayudar a las defensas cibernéticas a adaptarse automáticamente a los últimos ataques.
Protección contra amenazas: un conjunto estático de reglas básicas de seguridad puede bloquear muchos ataques, pero es probable que los atacantes cambien de táctica y vectores con el tiempo. La IA puede emplear el análisis estadístico para automatizar la identificación de amenazas y la adaptación de las defensas, incluso a medida que el malware evoluciona, los atacantes cambian de táctica y de servidores de comando y control, y los ataques provienen de diferentes ubicaciones globales. La capacidad de la IA para aprender y mejorar sus resultados con el tiempo también puede ayudar a reducir la tasa de falsos positivos (que disminuyen la productividad porque los equipos de seguridad deben revisarlos manualmente).
Detección de phishing: el phishing sigue siendo el vector de ataque más utilizado, y el más exitoso, desde la perspectiva de un atacante. A menudo, esta es la forma en que los atacantes se introducen por primera vez en una organización antes de utilizar el movimiento lateral para alcanzar su objetivo final. Los ataques de phishing y los ataques al correo electrónico corporativo (BEC) son cada vez más sofisticados, ya que los atacantes utilizan herramientas de IA generativa para crear correos electrónicos realistas a gran escala. Los algoritmos de IA pueden ayudar a detectar correos electrónicos fraudulentos elaborados de manera convincente mediante el análisis de opiniones, el aprendizaje automático y la evaluación de la fiabilidad del remitente. Detectar y bloquear los correos electrónicos de phishing elimina la posibilidad de que los destinatarios sean engañados, como puede suceder incluso con los usuarios mejor formados.
Detección de deepfakes: los atacantes están utilizando cada vez más deepfakes generados por IA en ataques de phishing, esquemas de ingeniería social y campañas de desinformación. La IA puede ayudar a detectarlos a través de la identificación de inconsistencias y anomalías sutiles que indican cuándo un contenido o medio no es auténtico. De esta manera, los equipos de seguridad pueden detectar y bloquear ataques sofisticados de ingeniería social.
Análisis de comportamiento: los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones de comportamiento inusuales que se desvían de una línea base de actividad normal (p. ej., si un complemento de software de terceros comienza a enviar solicitudes inusuales). Tales desviaciones pueden indicar un riesgo o una actividad maliciosa en curso. El análisis de comportamiento puede ayudar a identificar varios ataques, incluidos aquellos procedentes de fuentes previamente fiables que han sido vulneradas.
Mitigación de amenazas internas: el análisis de comportamiento también puede detectar comportamientos inusuales de empleados, contratistas y otros usuarios para detectar y detener las amenazas internas.
Seguridad de las API: las interfaces de programación de aplicaciones (API) son elementos fundamentales de la infraestructura de las aplicaciones web. Hoy en día, el tráfico hacia y desde las API constituye un gran porcentaje del tráfico dinámico en Internet. Las API también son objetivos frecuentes para los atacantes. Las defensas de seguridad de las API mejoradas con IA pueden crear un modelo de interacciones esperadas con las API, conocido como esquema, y luego detectar anomalías en el tráfico API para bloquear posibles ataques.
Detección de amenazas en la cadena de suministro: los atacantes pueden acercarse indirectamente a sus objetivos atacando las dependencias de esos objetivos, o su "cadena de suministro", es decir, las herramientas y los servicios de terceros que integran en sus aplicaciones y redes. Se podría decir que este enfoque permite a los atacantes infiltrarse por la puerta trasera, en lugar de atacar directamente a una organización. La IA puede ayudar a identificar amenazas en las dependencias de terceros para detener los ataques a la cadena de suministro, y puede hacerlo de manera automatizada.
La propia IA puede ser vulnerable a una gran cantidad de ataques, como el envenenamiento de datos, la inyección de instrucciones y muchos otros. Más información sobre los principales riesgos para los LLM y la seguridad de los modelos de IA.
La inteligencia artificial (IA) ayuda a automatizar y mejorar las defensas de la ciberseguridad. Se utiliza para detectar, mitigar y responder a ciberamenazas, como bots, malware y amenazas internas. La IA puede hacer que la detección de amenazas sea más rápida y precisa, además de automatizar muchas tareas manuales de los equipos de seguridad.
Los tipos más relevantes son la IA predictiva o el aprendizaje automático (ML), que identifica patrones (p. ej. discriminar el tráfico típico del tráfico de ataque o identificar el comportamiento anómalo de los usuarios que puede indicar un ataque); la IA generativa (GenAI), que interpreta y crea contenidos; y los agentes de IA, que pueden tomar medidas autónomas para mitigar las amenazas.
La IA puede analizar el tráfico de red para identificar amenazas y generar información sobre amenazas en tiempo real, lo que permite que las defensas se adapten automáticamente a los nuevos ataques.
Los algoritmos de IA pueden detectar sofisticados correos electrónicos de phishing mediante el análisis de opiniones y la evaluación de la fiabilidad del remitente. En el caso de los deepfakes, la IA puede identificar inconsistencias y anomalías sutiles en los contenidos o los medios para determinar su autenticidad, lo que ayuda a prevenir ataques de ingeniería social.
Los algoritmos de aprendizaje automático establecen una base de referencia de la actividad normal y, a continuación, pueden identificar patrones de comportamiento inusuales que se desvían de la misma. Esto puede indicar que una fuente previamente fiable se ha visto comprometida o que existe una amenaza interna activa.
Las defensas mejoradas con IA pueden modelar las interacciones esperadas de la API y luego detectar anomalías en el tráfico de la API para bloquear posibles ataques. De forma similar, la IA puede identificar automáticamente las amenazas presentes en herramientas y servicios de terceros para detener los ataques a la cadena de suministro.