La IA está ocupando rápidamente su lugar en el mercado, penetrando en nuevas áreas de aplicaciones de maneras que no podríamos imaginar, incluidas las soluciones de ciberseguridad de IA. El revuelo no muestra signos de desvanecerse. De hecho, está cobrando un impulso real incluso entre los ejecutivos de nivel C. La razón es clara: el potencial de la IA para mejorar la eficiencia es casi ilimitado.
Pero también lo es su potencial de perturbación. En el ámbito de la ciberseguridad, lo que está en juego es más alto que nunca. El uso de la IA es evidente en ambos lados de las barricadas: tanto por parte de atacantes como de defensores.
En este artículo, exploro el impacto de la IA en el campo de la ciberseguridad, describo posibles casos de uso y su probable efectividad, analizo los desafíos relacionados con las propias tecnologías de IA y reflexiono sobre las amenazas que la IA representa para los trabajos de los profesionales de la ciberseguridad.
Desafíos de ciberseguridad de la IA
La ciberseguridad es un campo que genera mucho revuelo, no tanto por su eficiencia sino por sus desafíos. A medida que el número de ataques cibernéticos exitosos continúa aumentando, la Agencia de Estados Unidos para el Desarrollo Internacional estima que el costo global del delito cibernético es de 8 billones de dólares en 2023se prevé que crezca hasta alcanzar los 27 billones de dólares en 2027. Al mismo tiempo, el mundo se enfrenta a una grave escasez de profesionales de la ciberseguridad.
Sin embargo, existe una creciente preocupación de que organizaciones legítimas y ciberdelincuentes estén adoptando tecnologías de inteligencia artificial. Según una encuesta de Sapio Research y Deep Instinct, El 75% de los profesionales de la ciberseguridad ha observado un aumento de los ciberataques, y el 85% cree que las tecnologías de inteligencia artificial probablemente estén contribuyendo a este aumento.
De hecho, los atacantes aprovechan cada vez más la IA para recopilar y procesar de manera eficiente información sobre sus objetivos, preparar campañas de phishing y desarrollar nuevas versiones de malware, mejorando el poder y la eficacia de sus operaciones maliciosas. Mientras tanto, el crecimiento de los datos en el mundo digital supera la capacidad cognitiva humana y el talento en ciberseguridad no puede escalar lo suficientemente rápido debido a los altos requisitos de experiencia. A medida que los factores externos remodelan la industria, los desafíos existentes se intensifican bajo la oleada de datos y ataques.
El contexto humano
Presentamos la debilidad más significativa de los sistemas de ciberseguridad: el error humano. Una y otra vez, hemos visto filtraciones de datos en las que los sistemas diseñados para procesar y almacenar información valiosa dentro de una red protegida quedaron sin seguridad y expuestos al acceso público debido a errores de configuración cometidos por el personal.
La eficiencia es otro punto débil en la ciberseguridad. Los especialistas no pueden manejar de manera consistente y perfecta cientos de alertas diarias, y administrar procesos manuales se vuelve cada vez más difícil a medida que las redes corporativas se vuelven más complejas y diversas, como lo hacen hoy.
Como en otras industrias, la ciberseguridad depende en gran medida de la intervención humana. Los profesionales de la ciberseguridad validan las configuraciones de las bases de datos antes de procesar datos valiosos, escanean el código base de nuevas aplicaciones antes de su lanzamiento, investigan incidentes e identifican las causas fundamentales, entre otras tareas. Pero también es hora de que adoptemos la IA para mejorar la eficiencia y dar una ventaja a los defensores de la ciberseguridad.
Casos de uso de IA en ciberseguridad
Antes de entrar en casos de uso específicos, definamos brevemente las tecnologías mencionadas para establecer una base para discutir sus casos de uso.
Inteligencia artificial (IA) Es un campo de la informática centrado en la creación de sistemas que realizan tareas que requieren inteligencia humana, como el procesamiento del lenguaje, el análisis de datos, la toma de decisiones y el aprendizaje. Sirve como disciplina general, y otras áreas quedan bajo su paraguas.
Aprendizaje automático (ML)un subconjunto de la IA, permite que los sistemas aprendan y mejoren a partir de datos sin programación explícita, tomando decisiones basadas en patrones y grandes conjuntos de datos. Actualmente es el área más relevante para la ciberseguridad.
Aprendizaje profundo (DL)una rama del ML, utiliza redes neuronales artificiales para modelar relaciones complejas y resolver problemas con grandes conjuntos de datos. Dado que DL pertenece al ML, esta discusión se centrará principalmente en el aprendizaje automático.
- Reducir la barrera de entrada
La barrera de entrada en este campo es conocida por sus altas exigencias de experiencia técnica. Las primeras herramientas, como los firewalls, utilizaban reglas de tráfico simples, pero a medida que las redes se volvieron más complejas, crear y validar estas reglas se volvió cada vez más desafiante.
La IA puede simplificar este proceso escribiendo reglas precisas y al mismo tiempo proporcionando a los especialistas una interfaz, como un sistema de chat de procesamiento de lenguaje natural. Un profesional de la ciberseguridad podría describir qué tráfico permitir o bloquear y las condiciones bajo las cuales se deben aplicar reglas específicas, y la IA generaría políticas legibles por máquina, garantizando una sintaxis y semántica adecuadas. Esto agiliza el desarrollo de reglas, hace que el campo sea más accesible y reduce el esfuerzo requerido para la gestión de la seguridad.
- Inventario de activos y mapeo de rutas de ataque
A medida que las redes corporativas se vuelven más complejas y evolucionan hacia entornos híbridos y de múltiples nubes con puntos de presencia globales, administrarlas y protegerlas se ha vuelto un gran desafío. Las redes modernas también pueden escalar automáticamente según la demanda, lo que aumenta la dificultad de inventariar activos, identificar amenazas y modelar posibles rutas de ataque.
La IA puede ayudar con estas tareas escaneando redes continuamente, catalogando activos y agregando información contextual. Con su capacidad para aprender de los datos, la IA ya supera a los humanos en la previsión y puede analizar arquitecturas de red para identificar posibles cadenas de ataques. Esto ayuda a los equipos de ciberseguridad a priorizar los esfuerzos, cambiando el enfoque de las medidas reactivas a la defensa proactiva. Con la IA, queda más claro qué vulnerabilidades podrían aprovechar los atacantes y cómo fortalecerlas de manera efectiva.
- Gestión de vulnerabilidades
La complejidad de la gestión de vulnerabilidades crece junto con el tamaño y la complejidad cada vez mayores de las redes corporativas, la cantidad de vulnerabilidades identificadas, los exploits disponibles y las métricas de evaluación de vulnerabilidades. Lanzar un programa de gestión de vulnerabilidades en una red grande puede parecer como buscar una aguja en un pajar para los especialistas en ciberseguridad. Los escáneres de vulnerabilidades tradicionales suelen producir informes masivos con miles de vulnerabilidades de diversa gravedad, acompañados de recomendaciones de solución que pueden carecer de relevancia sin el contexto empresarial y de aplicación.
La IA puede desempeñar varios papeles clave en este proceso para apoyar a los profesionales:
- Correlacionar datos de vulnerabilidad con información sobre exploits y ataques relacionados.
- Enriquecer los datos de vulnerabilidad del sistema con el contexto empresarial.
- Priorizar vulnerabilidades para remediarlas y automatizar la implementación de parches.
Las vulnerabilidades de día cero son un desafío adicional, pero la IA puede ayudar analizando grandes volúmenes de información para identificar y rastrear vulnerabilidades de día cero en diferentes tecnologías.
4. Detección y análisis de malware
El malware es la columna vertebral de los ciberataques modernos, y su volumen aumenta junto con los grupos de ciberdelincuentes, el número de ataques y los presupuestos de los atacantes. Los ciberdelincuentes utilizan técnicas avanzadas para mejorar el malware y evadir la detección. Algunos incluso aprovechan la IA para desarrollar nuevas muestras de malware de forma más rápida y eficiente.
La IA puede ayudar a identificar malware mediante análisis de comportamiento y ayudar en la ingeniería inversa, donde los especialistas analizan el malware para mejorar las defensas. En la ingeniería inversa, la IA puede actuar como consultora, explicando los segmentos de código y las posibles intenciones detrás de las elecciones de los desarrolladores de malware, agilizando el proceso de análisis para los profesionales de la ciberseguridad.
5. Monitoreo de amenazas y ataques
Los ciberataques son cada vez más frecuentes, complejos y rápidos. Lo que antes tomaba meses ahora toma segundos. Los atacantes modernos se mueven lateralmente, roban datos y borran rastros, lo que les permite apuntar a más víctimas y maximizar su impacto. Este comportamiento inunda a los equipos de ciberseguridad con alertas, lo que hace que la respuesta rápida sea un factor decisivo en este complejo juego.
Sin embargo, muchos son falsos positivos, lo que genera fatiga de alerta entre los profesionales. A medida que las redes y los datos crecen, el análisis manual de registros ya no es factible, especialmente debido a la continua escasez de especialistas capacitados en ciberseguridad.
Es por eso que delegar el monitoreo continuo de la red y la detección de amenazas a la IA y automatizar las respuestas a los indicadores de ataques es la mejor manera de avanzar. Afortunadamente, la mayoría de los ciberataques siguen patrones comunes que la IA puede aprender, lo que permite respuestas ultrarrápidas para adelantarse a los atacantes. La IA funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana sin fatiga, se adapta rápidamente a nuevos datos, reduce los falsos positivos y puede generar recomendaciones de medidas preventivas cuando se encuentran rastros de ataques, cubriendo lagunas que los especialistas humanos podrían pasar por alto. Un compañero de ensueño, en el mejor de los casos.
6. Protección contra phishing
Un rasgo humano que debilita los sistemas de ciberseguridad corporativa es nuestra tendencia a actuar según las emociones. Los ciberdelincuentes explotan esta vulnerabilidad mediante ingeniería social, en particular phishing, utilizando a los empleados como puntos de entrada a las redes corporativas.
Para que los ataques sean más efectivos, los atacantes incorporan cada vez más inteligencia artificial para crear correos electrónicos de phishing más convincentes y apuntar a más víctimas. En respuesta, los profesionales de la ciberseguridad pueden proteger a los empleados de los ataques de phishing entrenando modelos de IA en grandes conjuntos de datos de técnicas conocidas de ingeniería social.
7. Monitoreo de comportamiento y detección de amenazas internas
Protegerse contra amenazas internas sigue siendo uno de los mayores desafíos en ciberseguridad. Los iniciados tienen acceso legítimo a los sistemas corporativos, lo que dificulta la detección.
Los sistemas impulsados por IA pueden identificar automáticamente acciones sospechosas, como el acceso no autorizado a datos confidenciales o intentos de robo de datos. Mediante el aprendizaje automático, la IA se adapta a los cambios en el comportamiento de los empleados, reduciendo los falsos positivos. Además, la IA ayuda a predecir riesgos analizando datos históricos e identificando patrones que señalan acciones potencialmente maliciosas por parte de los empleados.
8. Búsqueda mejorada de eventos de ciberseguridad
Google es un elemento básico en el mundo de los motores de búsqueda y ofrece resultados en los que todos confiamos. Sin embargo, sus resultados de búsqueda a menudo parecen más una tabla de contenidos que un resumen conciso de puntos críticos. Para los profesionales de la ciberseguridad, contar con una herramienta de búsqueda mejorada puede marcar la diferencia a la hora de abordar las ciberamenazas.
Una simple “tabla de contenidos” no es suficiente cuando los especialistas necesitan información detallada sobre el estado de una red corporativa protegida. Los sistemas impulsados por IA pueden intervenir para mejorar las capacidades de búsqueda tradicionales, proporcionando el contexto crítico necesario para tomar decisiones informadas y responder eficazmente a las amenazas.
9. Minimizar el error humano
Administrar miles de hosts y al mismo tiempo cumplir con las reglas de seguridad puede resultar abrumador. Aquí es donde la IA puede ayudar, aprendiendo de las configuraciones correctas y de los errores pasados, identificando errores y señalándolos en tiempo real. Además, la IA podría generar de forma proactiva configuraciones de host basadas en descripciones de funciones proporcionadas por humanos.
Acepta el cambio
Si bien un salto hacia sistemas de IA totalmente autónomos parece relativamente improbable, la IA tiene el potencial de complementar la experiencia humana, capacitando a los profesionales para manejar los problemas más apremiantes en el campo. La clave para desbloquear el potencial de la IA radica en contar con especialistas capacitados que comprendan cómo funciona y apliquen la creatividad y el pensamiento crítico para hacer que la tecnología sea aún más efectiva.
A lo largo de la historia, cada avance tecnológico importante ha provocado miedo e incertidumbre. Sin embargo, con el tiempo, hemos aprendido a adaptarnos, adoptar estas herramientas y utilizarlas de manera efectiva, equilibrando sus capacidades con nuestras limitaciones. Es hora de hacer lo mismo con la IA: integrarla en la ciberseguridad y delegar tareas en las que la IA funciona mejor que nosotros.
