¿Cómo afectará la inteligencia artificial a la ciberseguridad?

La llegada de la IA está cambiando la TI y seguirá cambiando en el futuro.

Los principios básicos de los programas habilitados para IA son que pueden recopilar datos, analizarlos, tomar una decisión con una comprensión de los resultados y aprender de los resultados. Es por eso que aplicar IA a la ciberseguridad trae nuevas promesas defensivas y desafíos ofensivos a la ciberseguridad.

La ciberseguridad ocupa un lugar central porque el aumento exponencial de los datos (consumidores y empresas) ha hecho que las filtraciones de datos sean más comunes. Algunas de las causas más comunes de violaciones de datos son;

  • Credenciales de seguridad débiles o robadas, como contraseñas
  • Malware en forma de virus, ransomware, estafas de phishing.
  • Ingeniería social
  • Amenazas internas
  • Configuración incorrecta del sistema de TI y error del usuario
  • Puertas traseras a través de aplicaciones vulnerables y
  • Mala administración de permisos.

El creciente número de ataques ha alentado la adopción de IA en la ciberseguridad para brindar defensas de datos eficientes y precisas. Como era de esperar, la IA también ha dado nuevas capacidades a los malos actores.

La IA facilita la construcción defensas inteligentes y amenazas.

En el pasado, los piratas informáticos eran programadores altamente calificados que podían codificar su malware y navegar por sofisticados protocolos de seguridad. Ese ya no es el caso; El malware ahora se puede vender como una solución inteligente que solo requiere un plug and play. Esto trae a los piratas informáticos no expertos en la refriega y, en última instancia, aumenta la cantidad de piratas informáticos.

La defensa contra amenazas inteligentes tan fáciles de usar necesita una solución inteligente. Por ejemplo, al usar una herramienta de monitoreo de red basada en IA, las vulnerabilidades de seguridad se pueden identificar rápidamente analizando los comportamientos de los usuarios, reconociendo patrones e identificando irregularidades en la red, y reaccionando en consecuencia. Puede detectar, monitorear y cerrar más vectores de ataques cibernéticos de lo que es humanamente posible.

Así es como funciona: los modelos de IA incorporarán un gran volumen de datos de todas las aplicaciones de la organización en todos los puntos finales para desarrollar un perfil. Esto ayuda a establecer una línea de base de comportamiento, por lo que si hay una desviación estadísticamente significativa de la norma, el algoritmo lo marcará para una mayor investigación.

La IA también puede impulsar autenticación biométrica.

Uno de los puntos débiles para los usuarios digitales ha sido concebir, recordar y cambiar regularmente contraseñas seguras. Este punto de dolor ha sido utilizado por piratas informáticos para infiltrarse y comprometer datos seguros. Esta laguna se puede cerrar mediante inicios de sesión biométricos que utilizan el escaneo de huellas dactilares, retinas o huellas palmares. Los inicios de sesión biométricos se pueden usar solos o con una contraseña para controlar y monitorear el acceso.

La automatización ahora se está aplicando al malware. En lugar de tener un ataque personal directo de piratas informáticos, ahora pueden tener malware automatizado que opera con un mínimo de intervención humana. La automatización del malware los está haciendo más frecuentes, sofisticados e implacables.

El malware automatizado es una amenaza para los dispositivos IoT, y se espera que las infracciones de seguridad aumenten exponencialmente con un mayor uso. Los dispositivos IoT son una preocupación particular ya que los fabricantes no priorizan la seguridad cuando fabrican el producto, y los consumidores rara vez piensan en la seguridad cuando conectan los dispositivos. esto ha hecho Dispositivos IoT un objetivo principal para el tráfico de ataques de Internet.

La automatización puede ahorrar tiempo y dinero a los equipos de ciberseguridad. Los equipos de ciberseguridad realizan muchas tareas rutinarias que necesitan ser automatizadas. Los administradores de TI se ven inundados continuamente con incidentes recurrentes, amenazas internas y responsabilidades de administración de dispositivos que restan tiempo a las tareas más críticas. La automatización de estas tareas mundanas no solo liberará recursos de capital humano, sino que también logrará resultados en una fracción del tiempo y con mayor precisión.

El aprendizaje automático hará que la caza de amenazas se adapte a malware en evolución.

El malware suele ser un programa con un propósito o protocolo rígido. Los piratas informáticos pueden aplicar IA a su programación para adaptarse y aprender de cada ataque. El malware habilitado para IA también podría imitar elementos humanos o confiables del sistema de TI para obtener acceso. Esto facilita la creación de malware polimórfico con funciones de ofuscación.

Un activo clave en la detección de malware son las definiciones de virus o las bases de datos que contienen identificadores y patrones de malware que ayudan a reconocer las amenazas. El aprendizaje automático puede ser utilizado por malos actores para evadir la detección, pero también puede ser utilizado por TI para identificar riesgos rápidamente.

Los ciberdelincuentes suelen modificar su código de malware para pasar el software de seguridad. Es difícil identificar cada variación de malware disfrazado deliberadamente. Una base de datos de malware con aprendizaje automático puede detectar malware, ya sea un malware existente o modificado, y el sistema puede bloquearlo en función de eventos anteriores considerados maliciosos.

Identificar amenazas en continua evolución es más fácil con la IA. Los sistemas de IA se pueden entrenar para detectar ataques de ransomware y malware antes de que ingresen al sistema. Una vez descubiertos, pueden aislarse del sistema. Las funciones predictivas de la IA superan la velocidad de los enfoques tradicionales.

El uso del aprendizaje automático en ciberseguridad puede traer beneficios como:

  • Monitoreo y análisis de múltiples puntos finales para amenazas cibernéticas
  • Detectar actividad maliciosa antes de que se manifieste en un ataque completo
  • Automatización de tareas rutinarias de seguridad
  • Eliminando las vulnerabilidades de día cero

La ciberseguridad habilitada por IA es esencial.

Instituto de Investigación Capgemini descubrió que dos tercios (69 %) de las organizaciones reconocen que no podrán responder a amenazas críticas sin IA. Más de la mitad (56 %) de los ejecutivos dicen que sus analistas de seguridad cibernética están abrumados por la gran variedad de puntos de datos que necesitan monitorear para detectar y prevenir intrusiones. Asimismo, ha aumentado notablemente el tipo de ciberataques que requieren una intervención inmediata, o que no pueden remediarse con la suficiente rapidez por parte de los analistas cibernéticos, entre ellos:

  • Los ataques cibernéticos están afectando a las aplicaciones urgentes (el 42 % dice que han aumentado, en un promedio del 16 %).
  • Ataques automatizados a velocidad de máquina que mutan a un ritmo que no se puede neutralizar a través de los sistemas de respuesta tradicionales (el 43 % reportó un aumento, en un promedio del 15 %).

La IA ya se está aplicando a la ciberseguridad. Algunas de las aplicaciones de ciberseguridad de IA actualmente en uso incluyen;

Si bien el sistema de seguridad de una organización puede ser seguro, ya que interactúa con terceros (clientes, reguladores, proveedores, etc.), es vulnerable a través de estas vías. De acuerdo a Acento, el 40% por ciento de las violaciones de seguridad son indirectas, ya que los actores de amenazas apuntan a los eslabones débiles en la cadena de suministro o el ecosistema comercial. Es por eso que las organizaciones necesitan una solución inteligente automatizada que pueda predecir ataques y responder rápidamente.

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