Inteligencia artificial (IA)

La tecnología utilizada por los atacantes cibernéticos para eludir sus defensas es la misma tecnología que usted necesita para detenerlos. Esto crea un problema para las organizaciones que no adoptan seguridad impulsada por IA, porque se quedan atrás en capacidad y velocidad.

El Foro Económico Mundial concluyó que El 47% de las organizaciones citan la IA generativa como su principal preocupación en materia de seguridad. , y eso El 86% de los líderes empresariales experimentó al menos un incidente relacionado con IA en el último año. Incluso el FBI documentó un Aumento del 37 % en los ataques de vulneración de correo electrónico empresarial asistidos por IA . La IA redujo las barreras para los atacantes, poniendo técnicas sofisticadas a disposición de cualquier persona con habilidades técnicas básicas.

Las soluciones tradicionales ya no funcionan. Los datos muestran que El 76% del malware ahora consiste en amenazas de día cero que los antivirus tradicionales no reconocen. Esa diferencia entre detectar tres cuartas partes de las amenazas frente a no detectarlas explica por qué los equipos de seguridad están migrando a la detección basada en IA.

El papel de la IA generativa en la ciberseguridad

Los equipos de seguridad utilizan IA generativa para identificar amenazas más rápidamente, analizar código de malware y monitorear el comportamiento de la red para combatir las amenazas de ciberseguridad de GenAI. La IA se utiliza en ciberseguridad en estas áreas:

• Mejorar la detección y respuesta ante amenazas: Organizaciones que integran IA en sus operaciones de seguridad para aumentar la velocidad y el volumen de detección de amenazas en comparación con los métodos tradicionales. Para tener éxito en este entorno, las organizaciones ahora deben utilizar inteligencia artificial y automatización de seguridad en sus centros de operaciones para gestionar la clasificación de alertas y el análisis de comportamiento. Esto debe hacerse para analizar patrones de datos y señalar anomalías que indiquen posibles ataques.
• Ataques de phishing y malware de ingeniería inversa: Los sistemas de IA pueden analizar archivos maliciosos para comprender cómo funcionan, qué vulnerabilidades explotan y cómo se comunican con los servidores de comando y control. Estos sistemas pueden desmontar el código de malware, rastrear rutas de ejecución e identificar las técnicas que utilizan los atacantes para evadir la detección. La tecnología puede extraer indicadores de compromiso de muestras cifradas, lo que permite a los equipos de seguridad desarrollar firmas y reglas de detección más rápido de lo que permitiría el análisis manual. Esta automatización puede gestionar el volumen de nuevas variantes de malware que aparecen diariamente, identificando familias de amenazas relacionadas y rastreando cómo los atacantes modifican sus herramientas.
• Mejorar la seguridad de los puntos finales y de la red: La IA puede monitorear patrones de tráfico para identificar anomalías que podrían indicar compromiso o violaciones de políticas. Estos sistemas establecen líneas de base de comportamiento normal para usuarios, dispositivos y aplicaciones, y luego señalan las desviaciones que pueden justificar una investigación. La tecnología opera a la velocidad de una máquina, analizando miles de eventos por segundo para detectar amenazas que podrían abrumar a los analistas humanos. La IA puede ajustar dinámicamente los controles de acceso según el comportamiento del usuario y el contexto, restringiendo privilegios cuando detecta actividad sospechosa u otorgando acceso cuando el comportamiento coincide con patrones establecidos.

Riesgos de seguridad de la IA

Los atacantes utilizan IA para automatizar ataques, crear ingeniería social convincente y encontrar vulnerabilidades más rápido de lo que los defensores pueden solucionarlas. A continuación se presentan algunos ejemplos de dichos riesgos de seguridad de la IA.

• Adversarios y bots potenciados por IA: Los bots automatizados ahora manejan una parte importante del tráfico de Internet, y los bots maliciosos ejecutan ataques de robo de credenciales, extraen datos y prueban sitios web en busca de vulnerabilidades. Estos bots incorporan aprendizaje automático para adaptar su comportamiento en tiempo real, rotando direcciones IP, imitando patrones de navegación humanos y ajustando sus tácticas cuando encuentran controles de seguridad. Las herramientas de IA redujeron la barrera técnica para lanzar ataques de bots, permitiendo que actores sin profundos conocimientos de programación implementen botnets sofisticadas que antes requerían habilidades expertas para operar.
• Phishing, ingeniería social y deepfakes: La IA eliminó los errores gramaticales y las frases incómodas en las que confiaban los usuarios para identificar intentos de phishing. Los modelos de lenguaje generan contenido de correo electrónico convincente que coincide con los estilos de comunicación corporativa, lo que hace más difícil distinguir los mensajes legítimos de los ataques. La tecnología Deepfake crea audio y video que suplanta a los ejecutivos, lo que permite a los atacantes autorizar transferencias bancarias fraudulentas o engañar a los empleados para que compartan credenciales. Estos ataques tienen éxito porque explotan las relaciones de confianza y eluden los controles de seguridad técnicos al apuntar a la toma de decisiones humanas.
• Explotación de vulnerabilidades: La ventana entre la divulgación y la explotación de vulnerabilidades se ha colapsado a medida que la IA automatiza el proceso de análisis de parches, ingeniería inversa de vulnerabilidades y generación de exploits funcionales. Los atacantes utilizan agentes de IA para escanear redes en busca de sistemas vulnerables, probar códigos de explotación y moverse lateralmente a través de entornos comprometidos sin intervención manual. Esta automatización comprime los plazos de ataque de semanas a horas, lo que da a los defensores menos tiempo para parchar los sistemas antes de que los atacantes conviertan en armas las vulnerabilidades recién descubiertas.

El aprendizaje automático proporciona análisis predictivo, detección de anomalías y mucho más

Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones en datos históricos de ataques para reconocer las firmas de preparación del ataque, lo que da tiempo a los defensores para bloquear el acceso o aislar las cuentas comprometidas antes de que los atacantes ejecuten su carga útil mediante el uso de análisis de comportamiento y detección de anomalías.

Las herramientas de seguridad establecen líneas de base de la actividad normal al observar cómo los usuarios acceden a los sistemas, qué datos tocan y cuándo realizan estas acciones. Los modelos de aprendizaje automático detectan desviaciones de estas líneas de base porque operan con probabilidades en lugar de reglas fijas.Puede aplicar análisis de comportamiento para detectar amenazas que el antivirus basado en firmas no detecta, lo que contribuye a una aumento en las detecciones .

El auge de la automatización en las operaciones de seguridad

Los centros de operaciones de seguridad reciben miles de alertas diariamente, la mayoría de las cuales son falsos positivos o eventos de baja prioridad. La automatización maneja el trabajo repetitivo que consume el tiempo de los analistas al correlacionar alertas de múltiples fuentes, enriqueciéndolas con inteligencia de amenazas y ejecutando acciones de respuesta iniciales sin intervención humana.

Ejemplos de herramientas de automatización de seguridad:

1. XDR (Detección y respuesta extendidas)

Plataformas XDR Agregue datos de seguridad de puntos finales, redes, correo electrónico y servicios en la nube en una sola vista. Las herramientas de seguridad tradicionales funcionan de forma aislada, lo que obliga a los analistas a cambiar de consola y correlacionar eventos manualmente. XDR automatiza esta correlación.

2. SOAR (Orquestación, automatización y respuesta de seguridad)

Las plataformas SOAR ejecutan manuales predefinidos cuando ocurren condiciones específicas. Estos sistemas se integran con herramientas de seguridad existentes a través de API, orquestando respuestas que de otro modo requerirían coordinación manual entre múltiples productos.

3. Gestión de vulnerabilidades

Los escáneres de vulnerabilidad automatizados prueban continuamente las redes y aplicaciones para detectar debilidades conocidas. Cuando se publica un nuevo CVE, estos sistemas escanean inmediatamente el entorno para identificar los sistemas afectados y priorizar la aplicación de parches en función de la explotabilidad y la exposición.

4. AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI)

AIOps aplica el aprendizaje automático a los datos de operaciones de TI, identificando degradaciones de rendimiento o anomalías que indican problemas de seguridad. Las herramientas AIOps detectan estas anomalías en las métricas operativas que las herramientas de seguridad tradicionales no monitorean.

Preservando el elemento humano

La automatización ayuda a gestionar el volumen, pero los humanos toman decisiones que las máquinas no pueden tomar. Se necesitan profesionales de seguridad para revisar los casos que la automatización no puede resolver, investigar ataques sofisticados que no coinciden con patrones conocidos y tomar decisiones sobre el riesgo aceptable.

El trabajo en sí está cambiando. Los analistas solían pasar la mayor parte de su tiempo clasificando alertas, determinando cuáles requerían investigación y cuáles eran falsos positivos. Ahora diseñan las reglas de detección que generan esas alertas, ajustan los modelos de ML que filtran el ruido y construyen los manuales de respuesta que ejecuta la automatización. Este cambio significa que los profesionales de seguridad necesitan comprender tanto las amenazas comerciales contra las que se defienden como las capacidades técnicas de sus herramientas. Se están convirtiendo en arquitectos de sistemas de seguridad en lugar de operadores que responden manualmente a cada incidente.

Adopción ética de IA en seguridad

Los sistemas de IA entrenados principalmente para atacar una industria podrían pasar por alto técnicas comunes en otra. Un modelo que aprendió de las violaciones de datos en los servicios financieros no necesariamente detectará patrones de ataques específicos del sector de la salud. Los equipos de seguridad necesitan validar sus herramientas de IA en los entornos reales y las amenazas que enfrentan, no solo confiar en las afirmaciones de los proveedores sobre la precisión. Las acciones de respuesta automatizadas también conllevan riesgos: un falso positivo que bloquea a usuarios legítimos durante una emergencia comercial genera su propio tipo de daño. La supervisión humana es importante porque alguien necesita revisar las decisiones de automatización y mantener la responsabilidad de las acciones tomadas en nombre de la organización.