El uso de la inteligencia artificial (IA) en ciberseguridad está aumentando rápidamente a medida que las organizaciones buscan nuevas formas de identificar y responder a los riesgos de seguridad de manera más efectiva. Mediante el uso de información generada por IA, las empresas pueden mejorar la velocidad y la eficacia de sus equipos de seguridad y reducir costos en seguridad.
En este análisis, exploraremos cómo se utiliza la IA para identificar y responder a los riesgos de seguridad, así como los beneficios y desafíos que los líderes y profesionales de la ciberseguridad pueden experimentar al usar la IA para este propósito.
IA en primera línea
Una forma clave en que se utiliza la IA para identificar los riesgos de seguridad es mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático (ML). Estos algoritmos pueden analizar grandes cantidades de datos, como registros de red y eventos del sistema, para identificar patrones y anomalías que puedan indicar una amenaza a la seguridad.
Además, la IA se puede utilizar para analizar datos en tiempo real, lo que permite a las organizaciones identificar y responder rápidamente a posibles amenazas. Permitir que la IA responda a la velocidad de la máquina no solo reduce el tiempo para identificar amenazas, sino que también libera al personal de la gestión de estas tareas. El objetivo es que las máquinas hagan lo que mejor saben hacer (analizar datos a escala) y permitir que las personas se enfoquen en aquello en lo que son realmente buenos (hacer conexiones y sacar conclusiones).
La IA también se puede utilizar para identificar riesgos de seguridad mediante el uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales. Esto puede ayudar a las organizaciones a identificar posibles riesgos de seguridad que pueden no identificarse a través de los métodos de seguridad tradicionales. Por ejemplo, una institución financiera puede usar IA para monitorear las redes sociales en busca de una publicación como “Acabo de recibir un correo electrónico de @BankName solicitando mi número de cuenta y contraseña. Creo que es una estafa de phishing ”.
La IA puede usar técnicas de NLP como análisis de opiniones, clasificación de texto, reconocimiento de entidades nombradas y análisis de palabras clave para procesar esta publicación y determinar que la opinión de la publicación es negativa, lo que indica un riesgo potencial de seguridad para la reputación de la empresa y clasificar la publicación como un problema de seguridad, específicamente un intento de phishing. Luego, la IA puede alertar al equipo de seguridad de la institución financiera para que pueda tomar las medidas adecuadas, como investigar el correo electrónico y, potencialmente, advertir a los clientes que estén atentos a estafas similares.
IA como herramienta de respuesta
Una vez que se han identificado los riesgos de seguridad, la IA se puede utilizar para responder automáticamente a las amenazas; por ejemplo, cerrando un sistema comprometido o bloqueando direcciones IP maliciosas. La IA también se puede utilizar para generar alertas y notificaciones, lo que permite a los equipos de seguridad responder rápidamente a posibles amenazas. Como discutimos anteriormente, la IA es muy buena para filtrar rápidamente registros e identificar patrones, algo que es difícil y requiere mucho tiempo para los humanos. Este ahorro de tiempo puede ser especialmente valioso cuando su equipo de seguridad está libre para hacer otras cosas, como análisis de URL de cola larga o buscar correlaciones entre alertas de menor prioridad que de otro modo no se investigarían, buscando conexiones que necesitan un ojo humano.
En el mundo de la seguridad física, la IA se puede utilizar para analizar datos de cámaras de seguridad y otros sistemas de vigilancia para ayudar a identificar y rastrear posibles sospechosos. Los algoritmos de IA pueden detectar y rastrear objetos, como personas o vehículos, en transmisiones de video en tiempo real. Esto puede ayudar al personal de seguridad a monitorear grandes áreas de manera más eficiente y responder rápidamente a posibles amenazas.
También puede aprovechar la tecnología de reconocimiento facial impulsada por IA para identificar personas y compararlas con una base de datos de personal autorizado o amenazas de seguridad conocidas, lo que ayuda a proteger el acceso a áreas restringidas y evitar la entrada a personas no autorizadas. Para áreas más grandes y densamente pobladas, el análisis de video impulsado por IA puede proporcionar información avanzada sobre cosas como la densidad de multitudes y el análisis de flujo, lo que puede ayudar al personal de seguridad a tomar mejores decisiones y mejorar la seguridad física general.
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Desafíos de la IA
Hay desafíos que deben tenerse en cuenta al utilizar la IA para responder a los riesgos de seguridad. Un riesgo potencial es la posibilidad de sesgo o errores en los datos utilizados para entrenar la IA. El sesgo en IA se refiere a un error en los algoritmos o modelos que da como resultado un trato desigual de ciertos grupos. El sesgo puede tener graves consecuencias, especialmente en aplicaciones como la justicia penal, la atención médica y la contratación, donde los sistemas de IA se utilizan para tomar decisiones importantes. Un ejemplo es el sesgo de género en los modelos de procesamiento del lenguaje natural. Esto puede ocurrir cuando los modelos se entrenan con grandes cantidades de datos de texto que contienen estereotipos de género y patrones de lenguaje específicos de género. Esto puede resultar en sistemas de IA que perpetúan los sesgos de género, como asumir que es más probable que las mujeres sean cuidadoras y que los hombres sean líderes.
En ciberseguridad, los algoritmos de IA sesgados pueden producir tasas más altas de identificaciones de falsos positivos, lo que puede resultar en una clasificación errónea del tráfico legítimo o malicioso. Los falsos positivos ocurren cuando el sistema identifica una amenaza inexistente o clasifica incorrectamente los datos benignos como maliciosos. Esto puede resultar en el bloqueo del tráfico legítimo o la falla en la detección de amenazas de seguridad reales, lo que puede resultar en violaciones de seguridad y una efectividad general reducida de los sistemas de seguridad.
Además, las organizaciones deberán contar con una infraestructura de datos sólida y segura para respaldar el uso de la IA en la seguridad. Se requerirá un monitoreo y mantenimiento continuos para garantizar que el sistema de IA funcione correctamente y que cualquier problema se resuelva rápidamente.
Pensamientos finales
En conclusión, el uso de conocimientos generados por IA para responder a los riesgos de seguridad tiene el potencial de reducir la cantidad de falsos positivos y falsos negativos, lo que da como resultado una seguridad más precisa y eficiente, y competitiva. Sin embargo, es importante que los líderes consideren los riesgos y desafíos potenciales asociados con el uso de la IA en la seguridad, y que cuenten con una infraestructura de datos sólida y segura para respaldar su uso. Al tener en cuenta estos factores, las organizaciones pueden usar la IA de manera más efectiva para identificar y responder a los riesgos de seguridad y mejorar la seguridad general de su negocio.
Autor: Frank Domizio
Artículo original aquí
