La IA en la ciberseguridad es un enfoque proactivo que usa inteligencia artificial (IA) para eliminar puntos ciegos de seguridad, predecir y prevenir ataques y hacer las operaciones de seguridad más eficientes a través de toda la infraestructura digital de una organización.
Índice
La Inteligencia Artificial (IA) es un término usado para describir máquinas o computadoras que usan algoritmos de machine learning (ML), redes neuronales y otras tecnologías avanzadas para simular cómo funciona el cerebro humano. Estas máquinas imitan las capacidades cognitivas humanas para planear, razonar, resolver problemas, realizar tareas complicadas y aprender de la experiencia.
La idea de usar la inteligencia artificial para impulsar la ciberseguridad ha existido al menos desde finales de los años 80. Desde su introducción, la IA en la ciberseguridad ha transformado la forma en que las organizaciones identifican, mitigan y minimizan su exposición ante las ciberamenazas. Esto incluye el uso de herramientas y tecnologías potenciadas por IA para:
- Identificar, predecir y defender ante los ciberataques, brechas de datos y hackeos
- Encontrar y eliminar brechas y vulnerabilidades en las defensas cibernéticas
- Automatizar las herramientas de detección y respuesta ante amenazas
- Incrementar el alcance y la efectividad de la inteligencia de amenazas
- Mejorar y apoyar a la gestión de ciberamenazas
Componentes clave de la IA en la ciberseguridad
La mayoría de las soluciones de ciberseguridad con IA combinan una variedad de herramientas, tecnologías y aplicaciones de IA para brindar la mejor protección posible.
Los algoritmos de machine learning pueden utilizarse para analizar información, descubrir patrones, aprender de experiencias pasadas y realizar predicciones sobre amenazas futuras.
Los modelos de IA usan algoritmos de aprendizaje profundo y redes neuronales para monitorear, evaluar y analizar grandes volúmenes de información mucho más rápido de lo que podrían los equipos humanos de seguridad o las herramientas tradicionales de ciberseguridad.
La IA generativa (GenAI) y las herramientas de procesamiento de lenguaje natural podrían usarse para investigar y responder ante amenazas potenciales, ofrecer recomendaciones sobre distintas estrategias de respuesta ante incidentes y crear reportes simplificados sobre los resultados.
Los agentes de IA automatizados pueden tomar varias de las tareas más mundanas o repetitivas que previamente realizaba el personal humano de seguridad. Esto libera a los equipos de seguridad para enfocarse más en tareas críticas y permite que las organizaciones respondan más rápido y de forma más efectiva ante las ciberamenazas.
Ciberseguridad tradicional vs con IA
Las medidas tradicionales de ciberseguridad siguen un conjunto predefinido de reglas, políticas y playbooks para identificar y responder ante las amenazas conocidas. En contraste, la ciberseguridad con IA puede aprender, evolucionar y adaptarse continuamente. Esto le permite mantener el paso con las amenazas emergentes, responder ante nuevos vectores de ataque conforme aparecen, y mantenerse un paso adelante de los actores maliciosos.
La capacidad de aprender de experiencias anteriores y predecir resultados permite que las herramientas de IA en ciberseguridad para identificar ciberamenazas potenciales en tiempo real y responder más rápido ante los ciberataques, y de forma más precisa y efectiva que las medidas tradicionales de seguridad. También equipa a las organizaciones para defender proactivamente su infraestructura de TI al prevenir la mayoría de los ciberataques antes de que sucedan.
Ciberseguridad Tradicional
IA en Ciberseguridad
Reglas, políticas y playbooks predefinidos
Aprende, evoluciona y se adapta continuamente
Batalla con ataques día-cero y amenazas desconocidas
Detecta amenazas nuevas y en evolución
Consume tiempo y recursos
Reduce el tiempo de respuesta y la carga de trabajo de los analistas
IA en ciberseguridad vs. IA en seguridad
Aunque estos términos a menudo se usan juntos, se refieren a partes muy distintas del proceso de seguridad.
La IA en ciberseguridad se trata del uso de herramientas y tecnologías habilitadas por IA para apoyar o mejorar las defensas de ciberseguridad de una organización. La IA en seguridad (también llamada “seguridad para IA”) se refiere a la necesidad de las organizaciones de todos los tamaños para proteger sus stacks de IA y proteger sus sistemas, redes y aplicaciones de IA.
Esto último incluye proteger a los sistemas de IA contra ataques, prevenir el robo o envenenamiento del modelo de IA, asegurar la integridad de la información de los pipelines de machine learning, proteger la infraestructura y datos de entrenamiento de IA, y asegurar que las herramientas de IA se desarrollan y usan de forma que cumpla con todas las leyes, políticas empresariales y regulaciones de la industria.
¿Cuáles son los beneficios de la IA en la ciberseguridad?
La IA en la ciberseguridad ofrece un número de beneficios y ventajas sobre las medidas tradicionales de seguridad. Estas incluyen:
- Un enfoque más proactivo de la ciberseguridad: las herramientas de IA en ciberseguridad pueden hallar, anticipar y prevenir ataques antes de que sucedan en lugar de esperar a que ocurra un ataque.
- Detección y respuesta ante amenazas más rápida y precisa: los modelos de IA pueden monitorear, filtrar y analizar grandes cantidades de información para detectar patrones inusuales de actividad, identificar anomalías y responder ante los primeros signos de riesgos potenciales o incluso de ataques en la vida real.
- Tareas rutinarias de seguridad automatizadas: al automatizar los análisis de logs, escaneos de vulnerabilidades y otras funciones de seguridad previamente manuales, las herramientas de IA pueden liberar el tiempo y recursos de los equipos de seguridad para enfocarse en tareas de mayor nivel estratégico.
- Menor número de falsos negativos y falsos positivos: la mayor precisión de la IA en la ciberseguridad ayuda a prevenir que los centros de operaciones de seguridad (SOC) se vean abrumados por reportes irrelevantes o falsos.
- La capacidad de predecir y planear para ataques futuros: al identificar ataques y aprender de ellos, la IA puede predecir y anticipar nuevas amenazas, tomar prevenciones para reducir los riesgos y vulnerabilidades antes de que puedan ser explotadas, y ayudar a las organizaciones a mantenerse un paso adelante de las últimas tácticas, técnicas y procesos (TTPs) que usan los cibercriminales.
- Análisis e insights accionables, impulsados por datos y en tiempo real: las herramientas de IA brindan insights en tiempo real sobre el tráfico de la red y los comportamientos de los empleados por medio de análisis detallados usando información de una variedad de fuentes internas y externas, incluyendo tráfico en la red, logs de seguridad y de actividades y la última inteligencia de amenazas de la industria.
- Escalabilidad instantánea: los modelos de IA pueden escalar fácilmente y sin mayor costo para mantener el paso con la evolución de la infraestructura de TI y con los cambios en la frecuencia, tipo y cantidad de ciberataques.
- Ahorros significativos de tiempo y recursos a largo plazo: al reducir el número de brechas y ataques, la IA en la ciberseguridad puede ayudar a las organizaciones a proteger su información, su reputación y reducir el costo de la remediación y la recuperación ante los ciberataques.
¿Cuáles son los riesgos y los desafíos de la IA en la ciberseguridad?
Las organizaciones deben tener en cuenta varios riesgos y desafíos al momento de integrar medida de seguridad con IA.
En primer lugar, existe el potencial de que la tecnología de IA para la ciberseguridad sea explotada por los mismos cibercriminales que está diseñada para detener. Por ejemplo, los cibercriminales pueden inyectar contenidos maliciosos a la data para la IA o manipular los algoritmos para comprometer las defensas. También pueden usar la IA para evadir la detección o hallar y explotar vulnerabilidades en los sistemas de una organización.
Los cibercriminales también pueden usar sus propias herramientas de IA para crear ciberataques más poderosos, sofisticados y precisos. Esto incluye el uso de la IA para crear deepfakes, o fotos y videos falsos, para engañar a los empleados con el objetivo de que revelen información sensible o propietaria, o hackear las contraseñas y controles de acceso de una organización.
El uso de la inteligencia artificial en la ciberseguridad también trae consigo preocupaciones sobre la privacidad de la información. Esto se extiende a la necesidad de obtener consentimiento y asegurar la transparencia al momento de recopilar o usar información personal, el potencial de que la información sensible o confidencial se vea comprometida, robada o que se le dé mal uso; y el requerimiento de que las organizaciones cumplan con leyes y regulaciones relevantes como el GDPR (General Data Protection Regulation), que lidia con la privacidad de los usuarios.
Además, los modelos de IA generalmente se entrenan con información obtenida de contenidos existentes. Cualquier sesgo, injusticia, brecha, imprecisiones o incluso discriminaciones en la información original podría hacer que los modelos repliquen las mismas fallas, o afecten su capacidad de tomar decisiones o hacer predicciones. Es esencial que las organizaciones se aseguren de que sus modelos de IA usen solamente las fuentes más confiables y de mayor calidad como datos de entrenamiento.
Ejemplos de uso de la IA en la ciberseguridad
La IA ya se usa de una variedad de formas para ayudar a las organizaciones a mejorar su postura de ciberseguridad. Algunos de los aspectos más innovadores de las herramientas y aplicaciones de IA en la ciberseguridad incluyen:
- Sistemas de detección de malware impulsados por IA que usan algoritmos de machine learning para detectar, identificar y bloquear el malware sofisticado que las soluciones tradicionales podrían pasar por alto.
- Firewalls de próxima generación (NGFWs) impulsados por IA que aprovechan la última inteligencia de amenazas para proteger a las organizaciones contra amenazas nuevas y existentes.
- Controles de acceso y para emails impulsados por IA para prevenir ataques de phishing al analizar el contenido del correo, la información del remitente y los metadatos para identificar y bloquear estafas de phishing.
- Herramientas de análisis de comportamiento impulsadas por IA que monitorean y analizan el comportamiento y el tráfico en la red para detectar actividades anormales o no autorizadas, identificar potenciales amenazas internas o cuentas comprometidas, y eliminar los riesgos de seguridad.
- Las soluciones de seguridad en la nube con IA permiten que las organizaciones protejan la información confidencial o sensible que está almacenada en la nube, cumplan con las regulaciones alrededor de la seguridad en la nube, y protejan sus activos basados en la nube ante ciberataques, brechas o robo.
- Sistemas de seguridad de endpoints mejorados con IA para ayudar a las organizaciones a proteger sus endpoints y defender sus sistemas y redes contra el malware, estafas de phishing, ransomware y otros ataques dirigidos.
- Soluciones de seguridad habilitadas con IA para Internet of Things (IoT) para proteger tanto los dispositivos IoT individuales y redes IoT completas ante las ciberamenazas.
- Plataformas de Security Information and Event Management (SIEM), Network Detection and Response (NDR) y Extended Detection and Response (XDR) para identificar automáticamente las vulnerabilidades en la infraestructura de ciberseguridad de una organización y proactivamente detectar y prevenir los ciberataques antes de que puedan causar daño.
¿Cuál es el futuro de la IA en la ciberseguridad?
Conforme la IA en la ciberseguridad se vuelve más poderosa y se adopta de forma más común, avances en tecnologías como machine learning, redes neuronales, IA generativa, agentic AI, analíticos predictivos de IA, minería de datos, y red teams y gemelos digitales creados e impulsados con IA tienen el potencial de transformar cómo las organizaciones protegen su información y sus activos.
Los centros de operaciones de seguridad (SOCs) probablemente necesitarán evolucionar para aprovechar al máximo los modelos de seguridad y las herramientas de detección y respuesta de IA, para tomar decisiones informadas con inteligencia artificial. Las herramientas y tecnologías de ciberseguridad de IA también probablemente se integrarán progresivamente con otros enfoques, estrategias y tecnologías de seguridad.
Conforme el campo de la IA en la ciberseguridad continúa evolucionando, las organizaciones deben asegurarse de que se encuentran al tanto de estas y otras tendencias que mantendrán sus medidas de seguridad lo más robustas, integrales y actualizadas posible.
¿Dónde puedo obtener ayuda con ciberseguridad para IA?
Trend Vision One™ AI Security usa las últimas herramientas y tecnologías de IA para ayudar a las organizaciones a adoptar un enfoque completamente proactivo para la seguridad de IA que detiene a los ciberataques y a las brechas de datos antes de que ocurran.
Impulsada por Trend Cybertron, la primera IA de ciberseguridad verdaderamente proactiva de la industria, las organizaciones pueden beneficiarse de 35 años de experiencia en ciberseguridad y 20 años de inversiones en el desarrollo de la IA para la seguridad. Trend Cybertron usa modelos extensos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) e información comprobada para mejorar dramáticamente la eficiencia y la efectividad de las defensas de ciberseguridad.
Trend Vision One™, la plataforma empresarial de ciberseguridad, también cuenta con herramientas avanzadas de “agentic AI” que están diseñadas para evolucionar continuamente y adaptarse de acuerdo con los ataques ocurridos en el mundo real. Este compromiso con la innovación y la mejora continua permite que las organizaciones puedan mantenerse al tanto de las amenazas emergentes y estar un paso adelante de los cibercriminales.
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