La inteligencia artificial (IA) ayuda a automatizar y mejorar la protección de ciberseguridad, aunque también permite que los ciberdelincuentes lancen ataques más efectivos.
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La inteligencia artificial (IA) predictiva y el aprendizaje automático (ML) se utilizan desde hace mucho tiempo para detectar, mitigar y responder a los ciberataques. El lanzamiento de modelos de IA más avanzados en los últimos años —y de conjuntos de datos más grandes para entrenarlos— significa que la ciberprotección puede ser aún más fuerte y detectar los ataques en etapas tempranas del ciclo de amenazas.
Cuando se utiliza para la ciberseguridad, la IA predictiva ayuda a detectar bots, malware, aprovechamiento de vulnerabilidades de día cero y amenazas internas; puede detectar anomalías de patrones de comportamiento y fugas de datos confidenciales; y puede mejorar la información sobre amenazas para las herramientas y los equipos de seguridad. La incorporación de la IA no garantiza la perfección de los métodos clásicos de seguridad, aunque suele mejorar la velocidad y precisión en la detección de las amenazas. La IA también ayuda a automatizar o eliminar muchas tareas manuales que disminuyen la productividad de los equipos de seguridad y de ingeniería.
La inteligencia artificial (IA) es un término que abarca la amplia variedad de formas en que los programas informáticos pueden imitar o reproducir la inteligencia humana, desde hacer predicciones hasta identificar símbolos y generar texto.
Hay varios tipos de IA. Los más relevantes para la ciberseguridad son la IA predictiva o el aprendizaje automático (ML), la IA generativa y la IA agéntica.
En términos generales, todos estos tipos de IA funcionan con cálculos basados en grandes muestras de datos. Por ejemplo, un modelo de IA que ha visto varias muestras de código malicioso puede ser capaz de identificar malware que nunca ha visto antes. Cuantos más ejemplos vea, con mayor velocidad y precisión podrá detectar malware y diferenciarlo del código inofensivo.
Además del malware, los modelos de ciberseguridad optimizados con IA pueden analizar de manera similar el patrón de comportamiento de los usuarios y las aplicaciones, detectar mensajes engañosos o fraudulentos, identificar direcciones IP no confiables, etc.
Los proveedores de seguridad y sus clientes pueden usar la IA para optimizar lo siguiente:
Información sobre amenazas: el análisis basado en IA del tráfico de red y de la web puede generar información detallada sobre amenazas en tiempo real sobre tendencias y tácticas emergentes. Esa inteligencia ayuda a que la ciberprotección se adapte automáticamente a los ataques más recientes.
Protección contra amenazas: una serie estática de reglas de seguridad básicas puede bloquear muchos ataques, pero es probable que con el tiempo los atacantes cambien de tácticas y de vectores. La IA puede utilizar análisis estadísticos para automatizar la identificación de amenazas y la adaptación de la protección, incluso cuando el malware evoluciona, cuando los atacantes cambian de tácticas y de servidores de mando y control, y cuando los ataques provienen de distintas ubicaciones globales. La capacidad de la IA para aprender y refinar sus resultados con el tiempo también ayuda a reducir la tasa de falsos positivos (que disminuyen la productividad porque deben ser revisados manualmente por los equipos de seguridad).
Detección de phishing: el phishing sigue siendo el vector de ataque más utilizado —y el más exitoso— desde la perspectiva del atacante. Suele ser la manera en que los atacantes logran establecerse dentro de una organización antes de emplear el movimiento lateral para alcanzar su objetivo final. Los ataques de phishing y las amenazas al correo electrónico empresarial (BEC) son cada vez más sofisticados, ya que los atacantes utilizan herramientas de IA generativa para generar correos electrónicos realistas a gran escala. Los algoritmos de inteligencia artificial ayudan a detectar correos electrónicos fraudulentos convincentemente elaborados mediante el análisis de sentimientos, el aprendizaje automático y la evaluación de la confiabilidad del remitente. Al detectar y bloquear correos de phishing desde el inicio, se evita que los usuarios sean engañados, incluso aquellos con experiencia y entrenamiento en seguridad digital.
Detección de deepfakes: los atacantes utilizan cada vez más deepfakes generados por IA en ataques de phishing, esquemas de ingeniería social y campañas de desinformación. La IA ayuda a detectar deepfakes al identificar inconsistencias y anomalías sutiles que indican cuándo un contenido o medio no es genuino. Esto ayuda a los equipos de seguridad a 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 de referencia de actividad normal (p. ej., si un complemento de software de terceros comienza a enviar solicitudes inusuales). Estas desviaciones pueden indicar un riesgo o una actividad maliciosa en curso. El análisis de comportamiento ayuda a identificar varios ataques, incluso aquellos que provienen de fuentes previamente confiables 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 piezas fundamentales de la infraestructura de las aplicaciones web. En la actualidad, 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. La protección de seguridad de las API mejorada con IA puede construir un modelo de interacciones esperadas con las API, conocido como esquema, y luego detectar anomalías en el tráfico de las API para bloquear posibles ataques.
Detección de amenazas en la cadena de suministro: en lugar de dirigirse directamente a sus objetivos, los cibercriminales suelen comprometer herramientas o servicios externos que esos objetivos utilizan —como software de terceros o plataformas integradas— para infiltrarse en sus sistemas a través de la cadena de suministro. 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 ayuda a identificar las amenazas presentes en las dependencias de terceros para detener los ataques a la cadena de suministro, y puede hacerlo de manera automatizada.
La misma IA puede ser vulnerable a una múltiple cantidad de ataques, que incluyen el envenenamiento de datos, la inyección de prompts y 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 la protección de ciberseguridad. Se utiliza para detectar, mitigar y responder a ciberamenazas, como bots, malware y amenazas internas. La IA puede acelerar y mejorar la precisión en la detección de amenazas, además de automatizar muchas tareas manuales para los equipos de seguridad.
Los tipos más relevantes son la IA predictiva o el aprendizaje automático (ML), que identifica patrones (p. ej. clasificar el tráfico típico del tráfico de ataque o identificar el comportamiento anómalo del usuario que puede indicar un ataque); la IA generativa (GenAI), que interpreta y crea contenido; 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 estas en tiempo real, lo que permite que las defensas se adapten automáticamente a los nuevos ataques.
Los algoritmos de inteligencia artificial pueden detectar correos electrónicos de phishing sofisticados mediante el análisis de sentimientos y la evaluación de la confiabilidad del remitente. Para los deepfakes, la IA puede identificar inconsistencias y anomalías sutiles en el contenido o los medios para determinar su autenticidad, y ayudar así a bloquear los 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 ella. Esto puede indicar que una fuente previamente confiable 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.