¿Qué es la IA en ciberseguridad?
La IA ha revolucionado la forma en que los profesionales de la seguridad TI se plantean la ciberseguridad. Las herramientas y los sistemas de ciberseguridad basados en IA más nuevos son capaces de mejorar aún más la protección de los datos frente a las amenazas mediante el reconocimiento rápido de patrones de comportamientos, la automatización de los procesos y la detección de anomalías.
La IA en ciberseguridad
La ciberseguridad basada en IA puede monitorizar, analizar, detectar y responder a ciberamenazas en tiempo real. A medida que los algoritmos de IA analizan ingentes cantidades de datos para detectar patrones que puedan indicar la presencia de alguna ciberamenaza, también pueden escanear la totalidad de la red en busca de puntos débiles para prevenir tipos comunes de ciberataques.
La IA monitoriza y analiza principalmente patrones de comportamientos. Al utilizar estos patrones para crear una referencia, la IA puede detectar comportamientos inusuales y restringir el acceso no autorizado a los sistemas. La IA también puede ayudar a priorizar los riesgos y a detectar al instante la posibilidad de incidentes de malware o intrusiones antes de que se inicien.
Si se implementa correctamente, la IA puede servir como motor para la automatización de la seguridad, lo que supone un ahorro de tiempo y recursos para los empleados al automatizar las tareas repetitivas. La IA también puede reducir los errores humanos, ya que aparta a estos de determinadas tareas y procesos.
¿Qué caracteriza la ciberseguridad basada en IA?
La protección de la ciberseguridad con inteligencia artificial no sustituirá nunca por completo a los profesionales de la seguridad, ya que siempre existirá la necesidad de contar con un enfoque creativo para solucionar problemas y desafíos complejos en el lugar de trabajo. Sin embargo, la IA puede ayudar a los profesionales de la seguridad, y ya lo hace, a la hora de analizar enormes cantidades de datos, reconocer patrones y extraer datos clave de grandes volúmenes de datos de seguridad. Con los procesos de seguridad tradicionales, estas tareas pueden llevar horas e incluso semanas de trabajo.
Antes de la IA, los profesionales de la seguridad utilizaban herramientas y sistemas de detección basados en firmas para identificar posibles ciberamenazas. Estas herramientas de seguridad comparan el tráfico de red entrante con una base de datos de firmas de código malicioso o amenazas conocidas. Si hay una detección, el sistema emite una alerta y sugiere al profesional de seguridad que tome medidas para bloquear la amenaza o ponerla en cuarentena.
Este método de seguridad basado en firmas ha resultado razonablemente efectivo contra las amenazas conocidas. No obstante, se ha constatado que la detección basada en firmas no es adecuada en el caso de las amenazas nuevas (de día cero) o desconocidas. Con demasiada frecuencia, estas herramientas detectaban un mayor número de falsos positivos, lo que abocaba a los profesionales de la seguridad a una búsqueda indefectiblemente infructuosa.
La ciberseguridad tradicional también depende en gran medida de los análisis manuales. Los analistas de seguridad deben investigar manualmente las alertas de seguridad y los registros de eventos para buscar patrones identificables que sirven como indicadores de posibles infracciones de seguridad. Investigar registros y eventos puede llevar muchísimo tiempo, y depender del esfuerzo de un único analista de seguridad es un error que ninguna compañía puede permitirse.
La IA puede ayudar con estas limitaciones de la ciberseguridad tradicional y mucho más. A medida que esta tecnología vaya madurando, tendrá un enorme impacto en los procesos y los profesionales del ámbito de la ciberseguridad.
¿Por qué es importante la IA en ciberseguridad?
Los grupos de ciberdelincuentes ya han invertido en Machine Learning, automatización e IA para lanzar ciberataques dirigidos a gran escala contra las organizaciones. El número de amenazas y la posibilidad de que el ransomware afecte a las redes siguen creciendo.
La IA y el Machine Learning están ayudando a los analistas de seguridad a nivelar el campo de juego, ya que les ayudan a procesar enormes cantidades de datos, a obtener rápidamente información clave basada en análisis y a filtrar las alertas de seguridad diarias irrelevantes y los falsos positivos. Esto mejora drásticamente la eficiencia y la productividad de los equipos y les da ventaja sobre los posibles ciberdelincuentes.
Con el auge de vectores de ataque más sofisticados como el malware polimórfico, el scripting y los ataques LOL (Living Off the Land), los ciberdelincuentes lo tienen más fácil para eludir las defensas antivirus tradicionales basadas en el escaneado de archivos. A fin de protegerse frente a esta evolución del malware, se están popularizando estrategias de ciberseguridad más modernas como el análisis de comportamientos. Los métodos de detección y análisis de comportamientos son decisivos, ya que todo el malware debe exhibir en algún momento un comportamiento malicioso para prosperar. Si se entrena adecuadamente, la IA puede monitorizar, detectar y responder a estos comportamientos maliciosos más rápido que los profesionales por sí solos.
¿Qué ventajas ofrece la IA en ciberseguridad?
Los actuales sistemas de IA se entrenan para detectar posibles ciberamenazas, identificar nuevos vectores de ataque y proteger los datos confidenciales de las empresas. Las tres principales ventajas de utilizar herramientas de ciberseguridad con IA incluyen:
- Analizar rápidamente grandes cantidades de datos
- Detectar anomalías y vulnerabilidades
- Automatizar procesos repetitivos
El potencial de utilizar la IA en el campo de la ciberseguridad es prácticamente infinito. La detección y respuesta a amenazas ofrece una respuesta precisa a una velocidad lo más cercana posible al tiempo real. La IA puede ayudar a minimizar el impacto de un ataque de ransomware al señalar comportamientos sospechosos a los equipos de seguridad a la mayor brevedad. Por último, la IA optimiza las operaciones de ciberseguridad mediante la automatización, lo que ahorra un tiempo y unos recursos muy valiosos a los equipos de seguridad, que pueden dedicarse a otras tareas más importantes.
¿Qué es el Machine Learning (ML)?
El Machine Learning se centra principalmente en la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente. El motor del Machine Learning son los datos. El ML utiliza modelos de datos matemáticos para ayudar a una máquina a aprender sin recibir instrucciones ni programación directas de un humano. Esto significa que un sistema basado en ML sigue aprendiendo y mejorando su rendimiento en función de su experiencia sin intervención humana.
El ML es un tipo de IA, pero ML e IA no son intercambiables. El ML es IA con la capacidad de aprender y adaptarse automáticamente con una intervención o programación mínimas por parte de humanos.
¿Qué son las redes neuronales profundas?
El Deep Learning es un tipo de ML más sofisticado que utiliza redes neuronales para imitar el proceso de aprendizaje del cerebro humano. Una red neuronal utiliza el Machine Learning y la IA para enseñar a las máquinas cómo procesar datos de una manera que se inspira en el cerebro humano. Al igual que este, una red neuronal consta de capas funcionales. Dentro de estas capas, determinados comportamientos, tareas o procesos desencadenan una respuesta específica de la máquina. Cuantas más capas haya en la red neuronal, más expresiva y sofisticada será la respuesta.
Las redes neuronales con múltiples capas ocultas se conocen como redes neuronales profundas. Los algoritmos de las redes neuronales están diseñados para seguir una lista preestablecida de reglas mediante la predicción de soluciones y la extracción de conclusiones en función de iteraciones y experiencias previas. Una red neuronal profunda crea un sistema adaptativo en que las máquinas aprenden de sus errores y mejoran continuamente. Las redes neuronales profundas tienen la capacidad de resolver problemas más complejos que el Machine Learning tradicional, como resumir documentos o reconocer rostros de forma más precisa.
¿Cuáles son los riesgos de la IA en ciberseguridad?
Es importante recordar que la IA es una tecnología aún muy reciente. Requiere de la intervención de las personas, no solo para entrenar motores de IA, sino también para intervenir si un motor comete un error. Los sistemas de seguridad con IA funcionan con algoritmos de Machine Learning que aprenden a partir de datos históricos. Esto puede producir falsos positivos cuando el sistema se encuentra con amenazas nuevas y desconocidas que no encajan en sus patrones existentes. Otra preocupación cada vez más acuciante es que los hackers pueden utilizar la IA con fines maliciosos, como generar correos electrónicos de phishing convincentes e incluso desarrollar malware.
¿Qué tipo de habilidades se requieren para implementar la IA en la ciberseguridad?
La IA y la ciberseguridad están más interconectadas que nunca. Hoy día, las personas con aptitudes y habilidades en ambos campos están muy solicitadas. Las grandes empresas y compañías de tecnología buscan personas que entiendan tanto de ciberseguridad como de IA lo suficiente como para saber cuándo y cómo aplicar técnicas de IA en flujos de trabajo de ciberseguridad. Los científicos de datos, analistas e ingenieros con experiencia en ciberseguridad son esenciales. Estos roles requieren educación y experiencia en modelado de datos de Machine Learning, redes neuronales profundas, modelado de lenguaje y análisis de comportamientos. Además, deben conocer bien los principios de la ciberseguridad. Un profesional de la ciberseguridad e IA debe tener sólidos conocimientos en las áreas de seguridad de redes, informática forense y criptografía, detección y defensa contra malware y protección de datos.
¿Cómo mejora la IA la detección y respuesta gestionadas (MDR)?
La necesidad de mantener las operaciones de seguridad siempre activas se ha vuelto ineludible. Sin embargo, la complejidad de los entornos operativos modernos y la velocidad con que las ciberamenazas penetran en estos entornos hacen que sea casi imposible para la mayoría de las organizaciones gestionar con éxito la detección y respuesta por su cuenta. Aquí es donde entra en juego la detección y respuesta gestionadas.
La IA y el ML ya están transformando la manera en que los centros de operaciones de seguridad (SOC) prestan sus servicios de detección y respuesta gestionadas (MDR) y otros servicios de seguridad gestionada. Al servirse de estas tecnologías, los SOC están reforzando sus capacidades de MDR, operando con más eficiencia y logrando una mayor resiliencia frente a las ciberamenazas en constante evolución. La IA puede ayudar a mejorar la velocidad y la precisión de la MDR al asumir una mayor parte del trabajo más pesado en la detección y el análisis de amenazas 24/7.
A continuación detallamos cuatro áreas clave en que la IA ya está teniendo un efecto positivo sobre la MDR:
1. Búsqueda de amenazas e información sobre amenazas
Las redes neuronales profundas se pueden utilizar para entrenar a las máquinas para detectar e identificar amenazas como el malware. La IA puede recopilar, procesar y enriquecer datos de amenazas de múltiples fuentes de toda una organización. También puede correlacionar y contextualizar esos datos para crear perfiles de amenazas, realizar mediciones en función de indicadores e incluso descubrir amenazas emergentes. La IA también permite la búsqueda proactiva de amenazas, en que los profesionales de la seguridad se sirven de análisis avanzados y automatización para buscar amenazas ocultas o desconocidas en un entorno.
2. Operaciones de SOC
Los proveedores de MDR ven un gran potencial en el uso de la IA para optimizar y mejorar el rendimiento general y la eficiencia operativa de sus SOC. Por ejemplo, los proveedores de servicios de seguridad gestionada pueden llevar a cabo tareas de supervisión y medición en función de los indicadores clave de rendimiento (KPI) de sus SOC, incluidos el volumen de alertas de seguridad, los tiempos de respuesta, los índices de resolución y los niveles de satisfacción de los clientes. La IA puede ayudar a identificar y corregir brechas de seguridad, cuellos de botella operativos o ineficiencias en los procesos, los flujos de trabajo y las herramientas de un SOC gestionado.
3. Formación y desarrollo en ciberseguridad
La IA puede ayudar a evaluar y mejorar las habilidades, los conocimientos y las competencias de los analistas de los SOC. Dado que la IA tiene la capacidad de aprender y mejorar continuamente, los proveedores de MDR pueden crear itinerarios de aprendizaje altamente personalizados para el personal. Asimismo, las organizaciones pueden crear y ejecutar escenarios, simulaciones y ejercicios atractivos y realistas para la formación en seguridad.
4. Innovación en seguridad
La misión principal de la IA es la mejora continua, por lo que resulta idónea para contribuir a la innovación. Los SOC de hoy día han de poder adaptarse y desarrollar sus habilidades rápidamente para responder a las necesidades cambiantes de los clientes y al interminable panorama de amenazas Por medio de la IA y el ML, los proveedores de MDR pueden mantener sus SOC un paso por delante, lo que reduce los riesgos.
En el centro de operaciones de seguridad (SOC) del futuro próximo, la IA, si se entrena con datos de comportamiento de usuarios a gran escala, se integrará en los flujos de trabajo del SOC para incrementar la seguridad y la eficiencia operativa. La IA constituirá un recurso inestimable para los profesionales de las operaciones de seguridad y les ayudará a identificar amenazas en tiempo real.
Conclusión sobre la IA en ciberseguridad
La inteligencia artificial de Sophos se fundó en 2017 para desarrollar tecnologías de vanguardia en ciencia de datos y Machine Learning específicamente para la ciberseguridad. El equipo Sophos X-Ops, formado por científicos de datos, ingenieros y especialistas en seguridad con vasta experiencia, se centra en el Machine Learning, la arquitectura de computación científica a gran escala, la interacción entre los humanos y la IA, y la visualización de información. La IA está ampliando los límites del Machine Learning para detectar amenazas y salvaguardar sus sistemas, datos y aplicaciones. Obtenga más información sobre cómo puede utilizar la IA para proteger mejor su organización frente al próximo ciberataque.
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