Uno de los avances más prometedores en la lucha contra las amenazas a la ciberseguridad es el uso de la inteligencia artificial (IA). Esta tecnología tiene el potencial de revolucionar la forma en que las organizaciones gestionan las brechas de seguridad. Ofrece niveles sin precedentes de protección y adaptabilidad para sus aplicaciones, API y datos. Integradas en una estrategia, IA generativa y ciberseguridad permitirán que las organizaciones solucionen rápidamente los ataques y adelantarse a las amenazas. Sin embargo, los cibercriminales también están interesados en usar el poder de la IA para crear fácilmente ataques sofisticados.
Entonces, sin duda la convergencia de IA generativa y ciberseguridad creará oportunidades y desafíos para las compañías.
Mejorar la detección con IA generativa y ciberseguridad
Evidentemente, las herramientas de IA generativa y ciberseguridad ofrecen varias ventajas sobre los sistemas tradicionales. Al aprender continuamente de conjuntos de datos masivos y tomar decisiones inteligentes, estas soluciones pueden:
●Responder a preguntas en lenguaje natural en tiempo real. Los modelos de IA generativa y ciberseguridad permiten a los desarrolladores y profesionales formular preguntas específicas del dominio en lenguaje natural. No necesitan aprender un nuevo lenguaje específico del producto. Esto es especialmente importante en situaciones en las que el tiempo es esencial, como en el uso del componente de código abierto Log4j. Esta es una función que esperamos que crezca en los próximos 12 a 24 meses.
●Mejorar la detección de amenazas y la respuesta. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático y los analíticos avanzados, los sistemas de IA pueden identificar patrones y anomalías que pueden indicar amenazas potenciales. Esto permite a las organizaciones detectar actividades maliciosas y posibles infracciones con mayor rapidez y precisión que los métodos de seguridad tradicionales.
Además, los sistemas de respuesta basados en IA pueden analizar las amenazas detectadas y tomar automáticamente las medidas adecuadas para mitigarlas. Esto incluye el bloqueo de direcciones IP maliciosas, el aislamiento de los sistemas afectados o el inicio de procesos automatizados de respuesta a incidentes.
Automatización y agilización
●Reducir los falsos positivos y agilizar los flujos de trabajo. Los sistemas de IA aprenden y se adaptan constantemente, lo que se traduce en menos falsas alarmas e identificaciones más precisas de las amenazas. Esto ayuda a los equipos de seguridad a centrarse en los incidentes reales, agilizar los flujos de trabajo y mejorar la eficiencia general.
●Automatizar las tareas rutinarias. Muchas actividades que consumen tiempo a los profesionales, como la supervisión del tráfico de red, pueden automatizarse con IA. Eso libera valiosos recursos para acciones más estratégicas.
Por otra parte, la IA tiene el potencial de mejorar enormemente las pruebas fuzz —una técnica que intenta bloquear un sistema o provocar errores brindando un gran volumen de entradas aleatorias— para ayudar a los equipos de desarrollo a identificar vulnerabilidades de seguridad en el desarrollo del software.
Amenazas evasivas contra la IA generativa y ciberseguridad
Aunque sin duda la IA aporta importantes beneficios a la ciberseguridad, también tiene el potencial de ser explotada por los cibercriminales. Éstos pueden aprovechar la IA para lanzar ataques más fácilmente. Ello hace que sea cada vez más difícil para las compañías proteger sus datos críticos, aplicaciones y API. Algunas de las formas en que la IA podría ser utilizada por los ciberdelincuentes son:
●Ataques de phishing. El phishing se utiliza a menudo para afianzarse en una red como parte de un ataque más grande. Sin embargo, estos ataques suelen ser fáciles de detectar debido a errores ortográficos o cambios en los nombres de dominio. La IA generativa puede crear phishing muy convincente, más creíble y sin errores gramaticales, que dificulten a los usuarios identificar y evitar estas amenazas.
●Descubrimiento automatizado de vulnerabilidades. Las herramientas basadas en IA pueden ayudar a realizar ingeniería inversa de software, y a analizar proyectos de código abierto en busca de vulnerabilidades. ¿Cuál será el resultado? Un aumento de los ataques, similares a las vulnerabilidades de MOVEit, y de los exploits sofisticados.
●Evasión de las medidas de seguridad. La IA puede analizar muestras de malware existentes para crear nuevas cepas diseñadas específicamente para evadir la detección del software antivirus y otras soluciones de seguridad. Esto permite a los ciberdelincuentes lanzar ataques que son más difíciles de identificar y bloquear, lo que aumenta la probabilidad de una brecha exitosa.
Bots y deepfakes
●Deepfakes. La IA generativa evolucionará la forma en que los estafadores comprometen la identidad de otros y roban información sensible. En consecuencia, a éstos les resultará más fácil crear una versión falsa y creíble de una persona buscando en la Internet y en las redes sociales información, clips de audio e imágenes que puedan utilizarse para crear deepfakes realistas. Esto se utilizará como táctica para dañar la reputación o incluso para difundir desinformación.
●Bots avanzados. El informe Bad Bot Report 2023 de Imperva reveló que el 30% del tráfico mundial de la Internet proviene de bots maliciosos. Es automatización que se utiliza para llevar a cabo abusos, usos indebidos y ataques de alta velocidad en sitios web, aplicaciones móviles y API. La IA generativa será utilizada por los ciberdelincuentes para acelerar el desarrollo y la sofisticación de los bots en los próximos meses y años. Como resultado, veremos la inevitable desaparición de CAPTCHA, ya que la IA hará que esta herramienta de detección sea inútil. Es probable que en 2024 la mayor parte del tráfico de la Internet proceda de la automatización y no de usuarios humanos reales.
Navegar por el futuro con inteligencia artificial y ciberseguridad
No hay que subestimar el impacto de la IA generativa y ciberseguridad. A medida que la tecnología siga avanzando, la línea entre oportunidad y riesgo será cada vez más difusa. Las organizaciones deben permanecer proactivas. Al mismo tiempo, tendrán que aceptar los beneficios potenciales que las soluciones basadas en IA pueden aportar a sus estrategias de ciberseguridad. Esto incluye invertir en herramientas innovadoras, fomentar una cultura de concienciación sobre la ciberseguridad, colaborar con expertos del sector y comprometerse con los organismos reguladores para garantizar un panorama digital sólido y seguro.
En última instancia, la clave para navegar con éxito por los retos y oportunidades radica en lograr un equilibrio entre aprovechar el poder de la IA y ser conscientes de su posible uso indebido. Al adoptar un enfoque proactivo y colaborativo, las organizaciones pueden adelantarse a las amenazas emergentes, proteger mejor sus valiosos activos y garantizar la seguridad de su ecosistema digital en un panorama en constante evolución.
El futuro de la ciberseguridad dependerá de nuestra capacidad para adaptarnos e innovar. Por ello, resulta esencial que las compañías se mantengan ágiles y con visión de futuro en su enfoque para proteger sus activos digitales.
