¿Cómo reconocer la IA real en ciberseguridad?

El término inteligencia artificial se usa para describir la simulación de procesos propios de la inteligencia humana, como la capacidad de adaptarse, resolver problemas o planificar, por parte de sistemas informáticos. Actualmente, encontramos que los sistemas de inteligencia artificial cubren varias de estas características y, con la llegada de ChatGPT, su uso se ha generalizado en la vida cotidiana.

Sin embargo, esto también ha traído como consecuencia la explotación del término “inteligencia artificial” por parte de muchas organizaciones que buscan sacar provecho de su atractivo. Esto se debe a que el término IA es a menudo utilizado de forma vaga y puede referirse a una variedad de tecnologías diferentes. Con tantas empresas que afirman tener funciones de IA, es esencial poder distinguir las soluciones que sí lo hacen de las que únicamente presumen utilizar esta tecnología.

¿Cómo distinguir una IA real?

La equivocación más común sobre la IA es que se trata de un sinónimo de automatización. Pero, la realidad es que los sistemas automatizados deben configurarse manualmente para ejecutar tareas monótonas y repetitivas, mientras que los sistemas de IA son capaces de adaptarse de forma independiente una vez que tienen datos para procesar. Si bien la IA aprovecha aspectos de la automatización, va más allá de la simple ejecución de tareas. Estas son las diferencias entre la IA real y las tecnologías que sólo parecen serlo:

• Entrenamiento:

Los sistemas de IA utilizan machine learning (ML) para generar algoritmos que aprenden de los datos con los que se alimentan y utilizan algoritmos estadísticos para identificar patrones en ellos. Por otra parte, los sistemas inteligentes, que no integran IA, sólo funcionan con algoritmos. Estos sistemas se crean utilizando un conjunto de reglas predefinidas y árboles de decisión que especifican cómo deben comportarse en determinadas situaciones.

• Aprendizaje continuo:

La IA está diseñada para aprender y mejorar continuamente con el tiempo. A medida que se dispone de nuevos datos, el sistema puede reentrenarse para mejorar su precisión y sus capacidades. Las soluciones que se valen de la automatización tienen un ámbito de actuación limitado y sólo puede realizar tareas específicas dentro de las restricciones de las reglas preprogramadas.

• Toma de decisiones:

La IA está pensada para tareas no repetitivas, por lo que puede analizar las situaciones y tomar decisiones sin la intervención humana. En cambio, los sistemas de automatización son incapaces de tomar decisiones por sí solos.

Beneficios de la IA real para la ciberseguridad

La IA tiene un gran potencial para la ciberseguridad. Si bien la automatización permite luchar contra ataques automatizados por bots y aliviar la fatiga por alertas, para que los analistas puedan aplicar mejor sus conocimientos y habilidades, la IA real ofrece beneficios como:1. Mejora el rendimiento con el tiempo:

1. Mejora el rendimiento con el tiempo:

Las soluciones que utilizan el ML mejoran su rendimiento con el tiempo, gracias a su capacidad de aprender de experiencias y patrones de red para perfeccionar su eficacia. Esto aporta adaptabilidad a las defensas de seguridad y, por lo tanto, una mayor precisión en la detección de anomalías en la actividad estándar de la red.

2. Detección mejorada de amenazas:

Gracias a su capacidad de aprender y adaptarse a los cambios en el comportamiento de los atacantes, la IA mejora la detección de amenazas al identificar patrones que los analistas humanos no pueden. De esta forma, añade valor a la detección de amenazas desconocidas y es un gran aliado a la hora de enfrentarse con ataques personalizados del tipo ATP (amenaza persistente avanzada).

3. Contribuye a enfrentar la escasez de talento:

Al analizar grandes cantidades de datos puede identificar patrones, anomalías y amenazas potenciales mucho más rápido que los analistas humanos. Esto no hace que la experiencia humana sea irrelevante, sino que permite adelantarse a los acontecimientos al descubrir amenazas en evolución y detectar ataques prácticamente en tiempo real. En este sentido, la IA permite hacer más con menos y es un apoyo para los equipos de ciberseguridad que luchan con la escasez de talento.

4. Mejor protección de los endpoints: 

Las herramientas de detección y respuesta de endpoints basadas en IA, como EPDR y EDR de WatchGuard, establecen una base de comportamiento para los endpoints. Así, gracias al Zero Trust Application Service, incluido en ambas soluciones, solo se permite ejecutar las aplicaciones clasificadas como confiables en cada endpoint y se bloquea tanto la ejecución de aplicaciones y procesos maliciosos como las aplicaciones desconocidas que son clasificadas en un tiempo máximo de 4 horas gracias a nuestra IA en un 99,98% de los casos y gracias a nuestros técnicos expertos para el 0.02% restante.

En este sentido, una solución XDR impulsada por IA, como ThreatSync de WatchGuard, que utiliza estos productos de seguridad como base, puede aprender, adaptarse y mejorar continuamente sus capacidades de detección y respuesta ante amenazas. Al utilizar tecnologías de IA y ML para identificar posibles amenazas en tiempo real y en múltiples dominios, reduce el tiempo promedio de detección (MTTD), añade mayor visibilidad y permite una respuesta multi producto. Esto contribuye en la construcción de una seguridad sólida.