Inteligencia Artificial aplicada a Ciberseguridad; La ciberseguridad basada en la IA, con la ayuda del Aprendizaje Automático, está diseñada para ser una poderosa herramienta en un futuro próximo. Como en otros sectores, la interacción humana siempre ha sido esencial e insustituible en la seguridad. Aunque la ciberseguridad depende en gran medida de la intervención humana, la tecnología es cada vez más eficaz en tareas específicas.

Cada avance tecnológico nos conduce lentamente hacia una intervención humana más eficaz. Algunas áreas de investigación están en el centro de estos avances:

La inteligencia artificial (IA) está diseñada para dar a los ordenadores toda la capacidad de respuesta de la mente humana. Esta ciencia abarca muchas otras tecnologías, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

El aprendizaje automático (ML – Machine learning) utiliza patrones de comportamiento existentes para tomar decisiones basadas en datos y conclusiones anteriores. La intervención humana sigue siendo necesaria para aplicar los cambios. El aprendizaje automático es probablemente la disciplina de ciberseguridad basada en la IA más relevante hasta la fecha.
El aprendizaje profundo (DL – Deepl learning) funciona de la misma manera que el ML. Toma decisiones basadas en patrones anteriores, pero realiza ajustes de forma autónoma. En el ámbito de la ciberseguridad, el Aprendizaje Profundo se engloba en el Aprendizaje Automático, en el que nos centraremos más aquí.

Inteligencia Artificial aplicada a Ciberseguridad

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Inteligencia Artificial aplicada a Ciberseguridad

Beneficios de la Inteligencia Artificial para la Ciberseguridad

La Inteligencia Artificial aplicada a la ciberseguridad se han presentado como una revolución para el futuro de la seguridad. Sin embargo, este aspecto revolucionario es sólo parcial y debe considerarse con precaución. En realidad, el futuro depara mejoras relativamente incrementales. Para ponerlo en perspectiva, lo que puede parecer incremental en comparación con un futuro completamente autosuficiente está ahora más allá de lo que hemos sido capaces de hacer en el pasado.

Mientras exploramos las posibles implicaciones con la seguridad en el ML y la IA, es importante enmarcar los retos actuales inherentes a la ciberseguridad. Hay muchos procesos y aspectos que durante mucho tiempo hemos dado por sentados que pueden abordarse bajo el paraguas de las tecnologías de la IA.

Error humano en la configuración

El error humano es una gran parte de las debilidades de la ciberseguridad. Por ejemplo, la configuración adecuada del sistema puede ser increíblemente difícil de gestionar, incluso con grandes equipos de TI involucrados. En la carrera por la innovación constante, la seguridad informática se ha jerarquizado más que nunca. Las herramientas adecuadas pueden ayudar a los equipos a identificar y mitigar los problemas que surgen cuando se sustituyen, cambian y actualizan los sistemas de red.

Piensa en cómo las últimas infraestructuras de Internet, como la computación en la nube, pueden superar a las antiguas estructuras locales. El departamento de TI debe garantizar la compatibilidad de los sistemas empresariales para protegerlos. Los procesos manuales para evaluar la seguridad de las configuraciones agotan a los equipos, que hacen malabarismos con las interminables actualizaciones y las tareas de soporte diarias ordinarias. Con la automatización inteligente y adaptable, los equipos pueden obtener asesoramiento oportuno sobre los últimos problemas detectados. Pueden asesorarse sobre las opciones de procesamiento e incluso tienen sistemas para ajustar automáticamente los parámetros si es necesario.

Eficiencia humana y tareas recurrentes

La eficiencia humana es otro reto inherente al sector de la ciberseguridad. Ningún proceso manual es perfectamente repetible cada vez, especialmente en entornos dinámicos como el nuestro. La configuración individual de los numerosos puntos finales de una empresa es una de las tareas que más tiempo consume. Incluso después de la configuración inicial, el departamento de TI tiene que volver a comprobar las mismas máquinas más tarde para corregir configuraciones inadecuadas o anticuadas que no pueden rectificarse mediante actualizaciones remotas.

Además, cuando los empleados tienen que responder a las amenazas, el alcance de éstas puede cambiar rápidamente. Cuando las respuestas humanas pueden verse ralentizadas por retos inesperados, un sistema basado en la inteligencia artificial aplicada a ciberseguridad junto con el aprendizaje automático puede trabajar con un retraso mínimo.

Cansancio de la alerta de amenaza

La fatiga de las alertas de amenaza es otro punto débil si no se gestiona con cuidado. Las superficies de ataque se amplían a medida que las capas de seguridad mencionadas anteriormente se vuelven más sofisticadas y extensas. Muchos sistemas de seguridad están configurados para reaccionar ante una multitud de problemas conocidos, con una gran cantidad de alertas puramente mecánicas. Como resultado, estas indicaciones individuales dejan que el departamento de TI analice las posibles decisiones y tome las medidas adecuadas.

Un alto flujo de alertas dificulta mucho la toma de decisiones. En última instancia, la fatiga de las decisiones se convierte en una experiencia diaria para el personal responsable de la ciberseguridad. La solución ideal es una acción proactiva en respuesta a las amenazas y vulnerabilidades identificadas, pero muchos equipos carecen tanto de tiempo como de personal para cubrir todas sus bases.

Los equipos pueden verse obligados a centrarse en los problemas más graves y dejar de lado el resto. Aprovechar la inteligencia artificial aplicada a ciberseguridad puede permitir a los departamentos de TI manejar más amenazas de forma eficiente y práctica. La agrupación por etiquetado automático puede simplificar mucho la gestión de cada una de estas amenazas. Además, algunos problemas pueden ser resueltos por el propio algoritmo de aprendizaje automático.

Tiempo de respuesta a la amenaza

El tiempo de respuesta a las amenazas es uno de los factores clave de la eficacia de un equipo de ciberseguridad. Se sabe que los ataques maliciosos progresan con gran rapidez desde la explotación hasta el despliegue. En el pasado, los ciberdelincuentes podían tardar semanas en superar los permisos de la red y desactivar las medidas de seguridad antes de poder lanzar su ataque.

Por desgracia, los expertos en el espacio de la ciberdefensa no son los únicos que se benefician de las innovaciones tecnológicas. La automatización es ahora más común en los ciberataques. Amenazas como los ataques a través del último ransomware LockBit han acelerado drásticamente el plazo. Hoy, media hora es suficiente para lanzar algunos ataques.

La respuesta humana puede ir por detrás del ataque inicial, incluso si se conoce. Por esta razón, muchos equipos son más propensos a reaccionar ante los ataques reales que a prevenir los intentos de ataque. Por otro lado, los ataques no detectados son un peligro en sí mismos.

La seguridad orientada al ML puede extraer datos de un ataque, agregarlos y prepararlos inmediatamente para su análisis. Puede proporcionar a los equipos de ciberseguridad informes simplificados que facilitarán el procesamiento y la toma de decisiones. Más allá de los informes, este tipo de seguridad también ofrece acciones recomendadas para limitar las consecuencias y prevenir futuros ataques, la IA aplicada a la ciberseguridad es una necesidad.

Identificación y anticipación de nuevas amenazas

Otro factor que afecta al tiempo de respuesta a un ciberataque es la identificación y anticipación de nuevas amenazas. Como se ha mencionado anteriormente, las respuestas ya se retrasan con los ataques existentes. Los tipos de ataques, comportamientos y herramientas desconocidos también pueden engañar a un equipo y ralentizar el proceso. Y lo que es peor, amenazas más discretas, como el robo de datos, a veces pueden pasar desapercibidas.

La constante evolución de los ataques que conducen a vulnerabilidades de día cero sigue siendo un problema subyacente en la protección de la red. Pero hay buenas noticias: los ciberataques rara vez se diseñan desde cero. Dado que los ataques suelen desarrollarse a partir de comportamientos, estructuras y código fuente de ataques anteriores, el aprendizaje automático con la inteligencia artificial aplicada a ciberseguridad tiene un camino preexistente en el que basarse.

La programación del Aprendizaje Automático puede ayudar a destacar los puntos comunes entre la nueva amenaza y las amenazas previamente identificadas para detectar un ataque. Ningún equipo puede realizar esta tarea rápidamente. Esto pone de manifiesto la indispensabilidad de los modelos de seguridad adaptativos. Desde esta perspectiva, el Aprendizaje Automático puede simplificar la anticipación de nuevas amenazas y reducir el retraso mediante una mayor concienciación.

Capacidad del personal

La capacidad del personal es un problema común al que se enfrentan muchos equipos de TI y ciberseguridad de todo el mundo. Dependiendo de las necesidades de una organización, el número de profesionales cualificados puede ser limitado.

La mayoría de las veces, la contratación de especialistas supone una gran carga para el presupuesto de la empresa. El personal no sólo tiene que ser remunerado por su trabajo diario, sino que también tiene que poder recibir formación y obtener una certificación. Es importante estar al día de las exigencias de los profesionales de la ciberseguridad, especialmente en lo que respecta a la innovación continua.

Las herramientas de ciberseguridad basadas en la Inteligencia Artificial pueden ayudar a reducir el equipo y proporcionar lo que necesitan. Aunque este personal necesita estar al tanto de los avances tecnológicos en IA y Aprendizaje Automático, el ahorro de costes y tiempo va de la mano de las exigencias de un equipo más pequeño.

Adaptabilidad

La adaptabilidad no es tan obvia como los otros factores mencionados, pero puede cambiar radicalmente las capacidades de seguridad de una empresa. Los equipos pueden carecer de las habilidades necesarias para adaptarse a los requisitos específicos.

Si el personal no está formado en métodos, herramientas y sistemas específicos, puedes ver un descenso de la eficacia. Incluso requisitos aparentemente sencillos, como la adopción de nuevas políticas de seguridad, pueden arrastrar a los equipos. Es la naturaleza humana. No podemos aprender y aplicar al instante. Necesitamos tiempo. Con los conjuntos de datos adecuados, los algoritmos bien entrenados pueden convertirse en una solución a medida, sólo para ti.

Uso de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad

La inteligencia artificial aplicada a ciberseguridad se considera un superconjunto de disciplinas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, pero no juega un papel por sí sola.

La IA se centra intrínsecamente en el «éxito». La «precisión» es menos importante. Las respuestas naturales en el contexto de la resolución de un problema sofisticado son el objetivo final. En la verdadera ejecución basada en la IA, se toman decisiones independientes. Su programación está diseñada para encontrar la solución ideal a una situación, en lugar de la conclusión puramente lógica del conjunto de datos.

Para ver esto con más claridad, tenemos que entender cómo funcionan actualmente la IA y sus disciplinas subyacentes. Los sistemas autónomos no encajan en el marco de los sistemas que se movilizan ampliamente, especialmente en la ciberseguridad. Estos sistemas autodirigidos son lo que mucha gente asocia con la IA. Sin embargo, los sistemas basados en la IA que complementan o mejoran nuestros servicios de protección son prácticos y están disponibles.

El papel ideal de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad consiste en interpretar los patrones establecidos por los algoritmos de aprendizaje automático. Por supuesto, todavía no es posible que la IA interprete los resultados con la capacidad de un ser humano. Los investigadores se esfuerzan por desarrollar este campo para replicar el funcionamiento de la inteligencia humana, pero la IA es un objetivo lejano que requiere que las máquinas utilicen conceptos abstractos de las situaciones para reestructurarlas. En otras palabras, este nivel de creatividad y pensamiento crítico no está tan cerca como sugieren los rumores sobre la IA.

¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en la ciberseguridad?

Las soluciones de seguridad basadas en el aprendizaje automático son diferentes de la idea que la gente tiene de la familia de la inteligencia artificial. Dicho esto, son, con mucho, las herramientas de IA más eficaces que tenemos en la actualidad en materia de ciberseguridad. En esta tecnología, los patrones de datos se utilizan para destacar la probabilidad de que se produzca o no un acontecimiento.

En cierto modo, el ML es lo contrario de la IA. El aprendizaje automático está orientado específicamente a la «precisión», pero no al «éxito». Esto significa que pretende saber lo máximo posible sobre un conjunto de datos orientado a la tarea. De este modo, consigue el rendimiento óptimo de una tarea determinada. Se esfuerza por conseguir la única solución posible a partir de los datos recogidos, aunque no sea la ideal. Con el ML, no hay una interpretación real de los datos, lo que significa que la responsabilidad siempre recae en los humanos.

El aprendizaje automático destaca en tareas tediosas como la identificación y adaptación de patrones de datos. Los humanos, en cambio, no están bien adaptados a estas tareas debido a un cierto cansancio y a una tolerancia generalmente baja a la monotonía. Así, aunque la interpretación del análisis de los datos siga en manos de los humanos, el aprendizaje automático ayuda a estructurar los datos en una presentación legible y lista para el análisis. La inteligencia artificial aplicada a ciberseguridad basada en el aprendizaje automático tiene varias formas, cada una con sus propias ventajas específicas:

Clasificación de los datos

La clasificación de datos funciona utilizando reglas predefinidas para asignar categorías a los puntos de datos. Etiquetar estos puntos es una parte importante para crear un perfil de ataque, un perfil de vulnerabilidad u otros aspectos de la seguridad proactiva. Este paso fundamental se encuentra en la intersección entre el aprendizaje automático y la ciberseguridad.

Acciones recomendadas

Las acciones recomendadas mejoran las medidas proactivas de un sistema de seguridad orientado al LD. Se trata de un consejo basado en patrones de comportamiento y decisiones pasadas, que proporciona sugerencias para la acción. Una vez más, hay que tener en cuenta que ninguna decisión sabia se toma sólo a través de la Inteligencia Artificial. Se trata más bien de una estructura de conclusión adaptativa que puede llegar a puntos de datos preexistentes para establecer relaciones lógicas. Este tipo de herramienta puede contribuir significativamente a responder a las amenazas y a mitigar los riesgos.

Síntesis de la oportunidad

La síntesis de oportunidades sintetiza las nuevas oportunidades a partir de las lecciones aprendidas de los datos anteriores y de nuevos conjuntos de datos desconocidos. Difiere ligeramente de las recomendaciones en que se centra más en la probabilidad de que una acción o estado del sistema coincida con situaciones pasadas similares. Por ejemplo, esta síntesis puede utilizarse para el análisis preventivo de los puntos débiles de los sistemas de una empresa.

Previsión predictiva

La previsión predictiva es la característica más visionaria de los procesos de ML. Los resultados potenciales se predicen mediante una evaluación de los conjuntos de datos existentes. Se puede utilizar principalmente para crear modelos de amenazas, presentar la prevención del fraude o la protección contra la violación de datos, y es un componente básico de muchos puntos finales predictivos.

Limitaciones de la inteligencia artificial aplicada a ciberseguridad

A pesar de la brillante visión de futuro de esta forma de seguridad utilizando la IA, sigue habiendo limitaciones.

El ML necesita conjuntos de datos, pero puede entrar en conflicto con la normativa sobre privacidad de datos. La formación en los sistemas de software requiere una multitud de puntos de datos para crear modelos precisos, lo que en cierto modo está en contradicción con el «derecho a ser olvidado». Los identificadores humanos de algunos datos pueden dar lugar a violaciones, por lo que habrá que considerar posibles soluciones. Entre los posibles remedios están los sistemas que hacen casi imposible el acceso a los datos originales una vez que se ha completado la formación del software. También debe considerarse la anonimización de los puntos de datos, pero habrá que investigar más a fondo para evitar que se desvirtúe la lógica del programa.

El sector necesita más expertos en ciberseguridad orientada a la IA y al ML que puedan trabajar en este tipo de programación. La seguridad de la red orientada al aprendizaje automático se beneficiaría enormemente del personal que puede mantenerla y ajustarla según sea necesario. Sin embargo, el número de personas cualificadas y formadas no es suficiente para satisfacer la inmensa demanda de personal capaz de ofrecer estas soluciones.

Los humanos siguen teniendo su lugar. Por último, el pensamiento crítico y la creatividad son esenciales para tomar decisiones. Como ya hemos dicho, ni el ML ni la IA tienen estos atributos. Para seguir por este camino, tendrás que utilizar estas soluciones para mejorar el rendimiento de tus equipos actuales.

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