IA generativa en ciberseguridad: descripción general

La IA generativa se define como modelos de aprendizaje profundo que pueden crear textos, imágenes y otros contenidos de alta calidad a partir de los datos con los que fueron entrenados.

Gen AI presenta muchas ventajas en el espacio digital. Un ejemplo notable es la inclusión de funciones de inteligencia artificial en aplicaciones móviles para hacerlas más atractivas.

En ciberseguridad, la IA generativa puede analizar datos, identificar amenazas y recomendar soluciones para prevenir ataques maliciosos. En esta publicación de blog, profundizaremos en cómo Gen AI puede ayudar a fortalecer las medidas de ciberseguridad.

Beneficios de la Gen AI en ciberseguridad

El uso de la IA generativa en los negocios tiene un gran potencial. Para la ciberseguridad, Gen AI ofrece beneficios notables como:

1. Detección de amenazas mejorada

La IA generativa puede observar y aprender patrones sin problemas en una amplia gama de datos, lo que hace posible que los profesionales de la ciberseguridad identifiquen y comprendan continuamente las amenazas a la ciberseguridad.

En una investigación de IBM, el 66% de los usuarios de IA revelaron que la IA generativa les ha ayudado a predecir ataques y amenazas de día cero. Los ataques de día cero se refieren a amenazas más nuevas que los sistemas tradicionales pueden pasar por alto.

Otro 65% dijo que Gen AI ayuda con la correlación del comportamiento del usuario para detectar amenazas.

Con Gen AI en ciberseguridad, será mucho más fácil identificar ligeras variaciones de comportamiento que puedan indicar un ataque potencial. Por ejemplo, Gen AI puede analizar automáticamente nuevos archivos y códigos para detectar comportamientos sospechosos. O analice el contenido del correo electrónico, los patrones de idioma y la información del remitente para identificar correos electrónicos falsos con precisión.

2. Análisis predictivo

La generación de IA puede hacer predicciones precisas de resultados futuros basándose en un análisis de patrones repetitivos en grandes conjuntos de datos, como registros de seguridad, tráfico de red, inteligencia sobre amenazas, etc.

Por ejemplo, Gen AI puede analizar patrones de vulnerabilidades o ataques anteriores y usarlos para predecir posibles amenazas que puedan surgir en el futuro. Eso permite a las organizaciones y equipos de seguridad implementar medidas para prevenir tales ataques.

3. Respuestas automatizadas

Basándose en patrones y ataques observados previamente, Gen AI puede generar respuestas automatizadas para diferentes tipos de amenazas. Por ejemplo, puede activar acciones que bloqueen direcciones IP maliciosas, ajustar las reglas del firewall contra intentos de intrusión o evitar la propagación de malware.

Al utilizar la IA generativa en ciberseguridad, también puede generar respuestas automatizadas para parchear las vulnerabilidades de seguridad antes de un ataque o redirigir el tráfico sospechoso a honeypots para una mayor investigación.

Además, Gen AI puede generar automáticamente informes detallados después de analizar sus registros de seguridad.

3 principales desafíos y riesgos del uso de IA generativa en ciberseguridad

Además de los beneficios, existen riesgos y desafíos potenciales asociados con el uso de Gen AI para la ciberseguridad. Éstas incluyen:

1. Preocupaciones por la privacidad de los datos

Entrenar modelos de IA generativa o analizar datos existentes generalmente significa que proporcionaría a las herramientas de IA mucha información de su organización. Así es como puede obtener resultados más precisos.

Sin embargo, existe preocupación sobre cómo se protege la privacidad de sus datos. Por ejemplo, existe la posibilidad de que la información personal se utilice indebidamente si no se controla, especialmente cuando se descuidan las pautas éticas y las prácticas de gobernanza de datos.

Además, los modelos Gen AI son tan buenos como los datos con los que están entrenados. Por lo tanto, si se utilizan datos sesgados, existe la posibilidad de que el modelo pase por alto patrones específicos y realice predicciones inexactas o sesgadas. En ciberseguridad, esto podría significar pasar por alto tipos particulares de ataques o subestimar ciertas amenazas.

2. La IA se utiliza con fines malintencionados

Las herramientas de IA de generación son cada vez más accesibles y asequibles. Como resultado, no sólo es accesible para una empresa legítima de desarrollo de IA generativa, sino que también puede ser utilizado por personas con intenciones maliciosas.

Por ejemplo, los piratas informáticos pueden utilizar fácilmente la IA generativa para crear códigos maliciosos dirigidos a protocolos de seguridad débiles.

Además, la IA generativa se puede utilizar para crear métodos de ataque nuevos y sofisticados, lo que dificulta que las medidas de seguridad tradicionales se mantengan al día.

Por ejemplo, Gen AI puede crear correos electrónicos o sitios web falsos muy creíbles, lo que dificulta que los usuarios identifiquen y eviten estafas. Eso significa que los usuarios desprevenidos podrían verse inducidos a proporcionar información confidencial o descargar contenido dañino.

3. Desplazamiento laboral

La eficiencia es uno de los mayores puntos de venta del uso de IA generativa en ciberseguridad. Esta tecnología puede analizar grandes cantidades de datos más rápido que las técnicas tradicionales de ciberseguridad.

Desafortunadamente, esto también significa que la IA puede potencialmente desplazar muchos puestos de trabajo. De hecho, un informe de Goldman Sachs explica que la IA sustituirá 300 millones de puestos de trabajo mediante la automatización.

Los expertos en ciberseguridad que manejan tareas repetitivas como la detección de amenazas y el análisis de malware probablemente serán los primeros en verse afectados por la automatización de la IA de generación.

Sin embargo, no todo es pesimismo. Seguirá siendo necesaria la experiencia humana. La mejor solución, especialmente para los profesionales de la ciberseguridad, es reciclar o mejorar las habilidades. Esto es especialmente crucial para los profesionales que manejan tareas de nivel inicial.

Para empezar, los profesionales deberán sentirse cómodos trabajando junto a la IA. En segundo lugar, más organizaciones necesitarán expertos humanos que puedan diseñar estrategias sólidas de ciberseguridad, optimizar los sistemas de inteligencia artificial y supervisar la gestión de riesgos.

Aplicaciones del mundo real y estudios de casos de Gen AI en ciberseguridad

Antes de continuar, veamos brevemente ejemplos del mundo real y casos de uso de IA generativa en ciberseguridad, donde la integración de la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una herramienta crucial con un inmenso potencial. La IA tiene numerosas aplicaciones en ciberseguridad que pueden ayudar a fortalecer las defensas, mejorar la detección de amenazas y aumentar la resiliencia de las infraestructuras digitales frente a las ciberamenazas en constante evolución. Profundicemos en ejemplos de la vida real para comprender cómo se puede utilizar para mitigar los riesgos cibernéticos.

Google

Google no sólo utiliza la IA generativa para protegerse contra las ciberamenazas en su organización. También crea soluciones de IA generativa para ayudar a otras organizaciones a hacer lo mismo.

Google también ha anunciado el lanzamiento de iniciativas de ciberdefensa que ayuden a mejorar la ciberseguridad. Una de esas iniciativas es SAIF (Secure AI Framework), que Google ha utilizado en su proceso de desarrollo de software.

SAIF es un marco conceptual que tiene como objetivo proteger los sistemas de IA contra amenazas y ataques. Se puede utilizar para abordar riesgos como el robo de un modelo de IA en particular, el envenenamiento de datos mediante salidas de IA generativa o entradas maliciosas mediante inyecciones rápidas. SAIF también es eficaz para monitorear entradas y salidas para detectar amenazas y protegerse contra ataques mediante la automatización de las defensas.

Además, Google tiene la intención de lanzar Magika, una herramienta de ciberseguridad para identificar tipos de archivos y detectar malware. Google ha utilizado con éxito esta herramienta para proteger sus productos como Google Drive, Gmail y Navegación segura.

PayPal

PayPal es una plataforma de pago internacional que facilita las transacciones a comerciantes y clientes. Para implementar medidas de ciberseguridad, PayPal entrena modelos avanzados de aprendizaje automático (ML) para detectar actividades fraudulentas en tiempo real.

Normalmente, la red de PayPal proporciona una gran cantidad de datos de transacciones de los que la IA puede aprender. Los resultados del modelo ML se pueden utilizar para mejorar los sistemas de autenticación y detectar actividades fraudulentas. El modelo continúa aprendiendo y adaptándose a medida que crece el conjunto de datos de PayPal.

ED&F Man Holdings

ED&F es un comerciante de materias primas que ha utilizado con éxito la IA generativa para la detección de amenazas. Lo lograron utilizando Cognito, una plataforma de detección de amenazas de IA de Vectra.

ED&F proporcionó información detallada sobre la actividad de su red, incluida la comunicación entre dispositivos, transferencias de datos y acciones de los usuarios. Luego, Cognito utiliza estos datos para identificar vulnerabilidades y comportamientos sospechosos en tiempo real.

Según el director de ciberseguridad de ED&F, Carmelo Gallo, Cognito desempeñó un papel clave a la hora de ayudar a identificar comportamientos riesgosos de los empleados, como el acceso remoto no autorizado a datos y archivos. ED&F también descubrió un malware de comando y control que permaneció en su sistema durante mucho tiempo.

IA generativa versus métodos tradicionales de ciberseguridad

Los métodos tradicionales de ciberseguridad prosperan en un sistema basado en reglas y análisis manual.

Los sistemas basados ​​en reglas generalmente implican establecer instrucciones predefinidas que le indican al sistema qué debe observar. Por lo general, esto se basaría en patrones únicos exhibidos por malware popular o violaciones de seguridad.

Cuando estas reglas señalan una actividad sospechosa, normalmente es necesario evaluar y resolver las vulnerabilidades manualmente. Los métodos tradicionales de ciberseguridad también dependen en gran medida de la intervención humana y de las actualizaciones constantes.

A diferencia de los métodos tradicionales que luchan con grandes bases de datos, Gen AI puede evaluar una gran cantidad de datos, lo que le permite detectar patrones complejos que un analista humano podría pasar por alto. Esto también le ayuda a comprender las vulnerabilidades con más detalle.

Más allá de analizar datos, la IA generativa puede ayudar a crear soluciones a amenazas potenciales, por ejemplo, generando contraseñas seguras o diseñando protocolos de seguridad más eficientes. Entonces, es más proactivo.

Si bien la IA demuestra ser una herramienta más eficaz para implementar medidas de ciberseguridad más estrictas, siempre será necesaria la intervención humana. Por lo tanto, puede aprovechar los puntos fuertes de ambos métodos para obtener mejores resultados.

Por ejemplo, puede utilizar métodos tradicionales para verificar las predicciones realizadas por la IA y garantizar una mayor precisión. También puede utilizar recomendaciones de IA para mejorar las configuraciones manuales que establezca.

7 tendencias emergentes en IA y ciberseguridad:

La IA generativa en ciberseguridad está evolucionando rápidamente. Aquí exploramos varias tendencias emergentes que probablemente darán forma al futuro.

• Priorización de la seguridad y la nube de IA : estamos viendo una integración entre los sistemas de IA y la infraestructura de la nube. Esto debería facilitar la detección y prevención de amenazas en tiempo real.
• Expansión de las herramientas de ciberseguridad impulsadas por Gen AI : Gen AI será ingeniosa a la hora de crear sistemas falsos o trampas para engañar a los ciberatacantes. La capacidad de la tecnología para analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones también ayudará a crear nuevas soluciones de ciberseguridad.
• Énfasis en la resiliencia cibernética : la capacidad de la IA para predecir y parchear vulnerabilidades mejorará la resiliencia de los sistemas de ciberseguridad. La tecnología ayudará a corregir las debilidades antes de que los atacantes puedan explotarlas.
• Ciberataques cada vez más sofisticados facilitados por la Generación de IA : La Generación de IA puede facilitar los ciberataques a escala, algo que inicialmente fue un gran desafío. Los deepfakes también se están volviendo realmente buenos, aumentando el riesgo de ingeniería social a través de campañas de phishing personalizadas.
• Uso de automatización impulsada por IA que permite a los equipos de ciberseguridad generar conocimientos mejorados : la IA eventualmente se hará cargo de tareas que requieren mucho tiempo, como la revisión de registros, así como la detección y el análisis de amenazas. Esto permitirá que los expertos humanos se centren en tareas más estratégicas, como la toma de decisiones y el desarrollo de estrategias de ciberseguridad.

Además de mejorar la ciberseguridad, esta tendencia muestra que el futuro requiere la colaboración entre expertos humanos y sistemas de inteligencia artificial.

• Aumento de los modelos lingüísticos especializados : una publicación reciente del Foro Económico Mundial sugiere que los modelos lingüísticos de gran tamaño han sido bastante eficaces a la hora de procesar grandes cantidades de datos.

Sin embargo, es posible que este uso amplio no se aplique a dominios especializados como la ciberseguridad. Como resultado, es probable que veamos una transición hacia modelos de lenguaje más pequeños y especializados, que pueden permitir a los equipos acceder a información más precisa y procesable.

• Centrarse en la detección proactiva de amenazas : estamos viendo Gen AI se utiliza para mejorar la seguridad de las aplicaciones móviles centrándose en la detección proactiva de amenazas y respuestas en tiempo real.

Esta es una de las crecientes tendencias de la IA en las aplicaciones móviles. La IA puede observar el comportamiento del usuario para detectar rarezas que puedan indicar una violación de seguridad. Algunos ejemplos incluyen intentos de inicio de sesión inusuales u otras actividades sospechosas.

Al mirar hacia el futuro de la IA en la ciberseguridad, es seguro predecir que habrá herramientas y plataformas más avanzadas para abordar las amenazas cada vez mayores que plagan el ciberespacio.

Cómo implementar Gen AI en ciberseguridad

Integrar la IA generativa en su estrategia de ciberseguridad es un paso notable en la dirección correcta. Sin embargo, es necesaria una planificación e implementación cuidadosas.

Entonces, en esta sesión, veremos algunas formas de implementar Gen AI en ciberseguridad de manera efectiva:

1. Empieza pequeño

En lugar de revisar su sistema de seguridad existente, considere comenzar con lo básico y ampliarlo con el tiempo.

Por lo tanto, primero desea identificar los casos de uso que sean más valiosos para su organización. Esto podría ser para reparar vulnerabilidades o mejorar sus respuestas a los ataques.

2. Capacite a los empleados y regule el uso de la IA

A continuación, capacite a su equipo sobre cómo utilizar Gen AI para detectar problemas y cómo interpretar los resultados. Luego, podrá adoptar gradualmente herramientas de seguridad basadas en IA para tareas como la detección de amenazas en tiempo real y la respuesta a incidentes.

También desea actualizar sus políticas y regulaciones de seguridad para promover el uso de herramientas de inteligencia artificial. Por ejemplo, muestre a los empleados ejemplos de lo que es aceptable al utilizar herramientas de IA generativa en sus medidas de ciberseguridad.

Debido a la posibilidad de hacer un mal uso de las herramientas de IA y los riesgos de seguridad que pueden derivarse, es recomendable implementar medidas para coordinar cómo se utiliza Gen AI en su organización. Por ejemplo, puede limitar el uso únicamente a herramientas examinadas y aprobadas por su departamento de TI.

3. Elija la tecnología de IA adecuada

Existen varias tecnologías de inteligencia artificial que puede utilizar en su estrategia de ciberseguridad. Algunos ejemplos incluyen:

Machine Learning (ML) , que utiliza algoritmos para aprender de los datos y hacer predicciones. Es útil si desea detectar amenazas y predecir vulnerabilidades.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL) : se centra en la comprensión y manipulación del lenguaje humano. Útil para procesos de seguridad como analizar correos electrónicos o registros de seguridad y automatizar respuestas a incidentes.

Luego, tenemos los sistemas de detección de anomalías (ADS) , que identifican desviaciones de los patrones de datos estándar. ADS puede detectar intrusiones en la red, comportamientos inusuales de los usuarios o actividad de malware.

Es aconsejable utilizar la tecnología que aborde los problemas de seguridad específicos a los que se dirige.

4. Utilice datos de alta calidad

Invierta en recopilar y preparar datos imparciales y de alta calidad específicos para sus necesidades. Idealmente, estos deberían ser datos relevantes para su caso de uso y panorama de amenazas. También desea utilizar diversas variaciones de datos para evitar sesgos en la salida.

Considere la posibilidad de utilizar datos simulados en lugar de cualquier información que pueda ser confidencial. Asegúrese de proteger el almacenamiento de datos y los controles de acceso para proteger la información confidencial.

5. Monitorear y adaptar

Por último, las ciberamenazas evolucionan constantemente, por lo que su implementación de GenAI también debe adaptarse. Supervise periódicamente su rendimiento, actualice datos y modelos y aborde cualquier desafío emergente.

También puede asociarse con una empresa que brinde servicios de IA generativa para una implementación más eficiente.

Consideraciones regulatorias y éticas

El uso creciente de Gen AI presenta la necesidad de implementar regulaciones, especialmente en lo que respecta a la adopción ética y la revelación de riesgos. Idealmente, el uso de herramientas de IA debería estar dentro de las directrices establecidas por los organismos reguladores existentes.

Leyes como el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) y la CCPA (Ley de Privacidad del Consumidor de California) han establecido los estándares para la privacidad del usuario y la protección de datos con modelos de ciberseguridad de IA. Algunos de estos incluyen:

• Recopilar y utilizar únicamente los datos que sean necesarios para fines específicos y legítimos.
• Implementar medidas efectivas para salvaguardar los datos de los usuarios.
• Proporcionar información que ayude a los usuarios a comprender cómo funcionan las plataformas de IA.

Un estudio también destaca marcos bien conocidos que guían la adopción ética de la IA. Incluyen equidad, transparencia, rendición de cuentas y solidez.

Equidad : esto implica garantizar que la tecnología de IA sea justa e imparcial, especialmente con los datos con los que se entrena la IA. Esto implica tomar medidas para prevenir cualquier forma de discriminación basada en factores como el género, la edad o el nivel socioeconómico.

La transparencia y la responsabilidad exigen que los proveedores de plataformas de IA sean sinceros sobre cómo funcionan los sistemas de IA. También deben ser responsables de los errores o problemas encontrados al utilizar estas soluciones de inteligencia artificial. Los usuarios deben comprender cómo se utilizan o almacenan sus datos.

La robustez resalta la necesidad de construir sistemas de IA que sean confiables, seguros y resistentes a los errores.

También está el diseño centrado en el ser humano, que promueve la construcción de sistemas de IA teniendo en cuenta las necesidades humanas en lugar de centrarse en un tecnicismo.

Opiniones de expertos y pronósticos sobre el uso de Gen AI para la ciberseguridad

Entonces, ¿qué dicen los expertos en ciberseguridad sobre la IA generativa en ciberseguridad?

Kunle Fadeyi, miembro del Consejo de Tecnología de Forbes, coincide en que la IA está revolucionando la ciberseguridad al proporcionar medidas de seguridad proactivas que pueden ayudar a proteger contra los ciberataques. A esto lo llama "seguridad por diseño", que normalmente implica identificar y cerrar brechas de seguridad que los ciberdelincuentes pueden intentar explotar.

Mike Lieberman, CTO y cofundador de Kusari, también predice que la IA ayudará a las empresas a abordar la ciberseguridad al permitirles detectar patrones de seguridad incorrectos en un código o configuración determinados. Según Lieberman, la IA proporcionará orientación en escenarios de seguridad más complejos. Sin embargo, las herramientas de IA sólo deben utilizarse como señales, no como tomadores de decisiones.

Finalmente, el experto en ciberseguridad y director ejecutivo de Logpoint, Jesper Zerlang, recomienda que las organizaciones incorporen estrategias de ciberseguridad en los objetivos comerciales generales. Esto se debe a que el riesgo de ciberataques probablemente aumentará a medida que las empresas dependan de procesos digitales.

Combinar la ciberseguridad con los objetivos comerciales garantizará que las organizaciones puedan proteger de manera proactiva activos comerciales valiosos y generar confianza en las partes interesadas.

Para concluir: Cómo utilizar Gen AI para la ciberseguridad

A medida que la tecnología evoluciona, las amenazas y posibles ataques también continúan saturando el espacio digital. Esto resulta en la necesidad de enfoques más avanzados para identificar y proteger a las empresas y usuarios de actividades cibernéticas maliciosas. Esto nos lleva a la necesidad de complementar las medidas de seguridad tradicionales con métodos de IA generativa.

Hoy vimos cómo Gen AI proporciona una forma más rápida y eficiente de identificar amenazas, predecir problemas de seguridad y automatizar respuestas a incidentes. También buscamos formas efectivas de implementar Gen AI en sus medidas de ciberseguridad. Incluyen identificar casos de uso específicos, elegir la tecnología adecuada, capacitar a sus empleados y monitorear continuamente sus medidas de seguridad.

También debe tomar nota de las consideraciones éticas al utilizar la IA de generación para la ciberseguridad y las tendencias emergentes en ciberseguridad de la IA.

En general, esperamos que esta guía le haya mostrado cómo la inteligencia artificial puede ayudarle a mejorar su postura de seguridad. Utilice estos conocimientos para implementar un marco de ciberseguridad sólido para su organización.