El advenimiento 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 está ocupando un lugar central porque el aumento exponencial de los datos (consumidores y empresas) ha hecho que las violaciones de datos sean más comunes. Algunas de las causas más comunes de filtración 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 ciberseguridad para brindar defensas de datos de eficiencia y precisión. Como era de esperar, la IA también ha brindado nuevas capacidades a los malos actores.
La IA facilita la construcción defensas y amenazas inteligentes.
En el pasado, los piratas informáticos eran programadores altamente capacitados que podían codificar su malware y navegar por protocolos de seguridad sofisticados. Ese ya no es el caso; El malware ahora se puede vender como una solución inteligente que solo requiere un plug and play. Esto lleva a los piratas informáticos no expertos en informática a la refriega y, en última instancia, aumenta el número de piratas informáticos.
La defensa contra amenazas inteligentes tan fáciles de usar necesita una solución inteligente. Por ejemplo, usando una herramienta de monitoreo de red basada en IA, vulnerabilidades de seguridad puede identificarse rápidamente analizando el comportamiento 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: Modelos AI ingerirá datos de gran volumen 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 hubiera 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. Este punto débil ha sido utilizado por piratas informáticos para infiltrarse y comprometer datos seguros. Esta laguna se puede cerrar mediante inicios de sesión biométricos que utilicen el escaneo de huellas dactilares, retinas o huellas de la palma de la mano. 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 de piratas informáticos directo personalmente, ahora pueden tener un malware automatizado que opere con una participación humana mínima. La automatización del malware los hace más frecuentes, sofisticados e implacables.
El malware automatizado es una amenaza para Dispositivos de IoT, y se espera que las brechas de seguridad aumenten exponencialmente con un mayor uso. Los dispositivos de IoT son una preocupación particular ya que los fabricantes no priorizan la seguridad al fabricar el producto y los consumidores rara vez piensan en la seguridad al conectar los dispositivos. Esto ha hecho Los dispositivos IoT son 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 deben automatizarse. Los administradores de TI están continuamente inundados de incidentes recurrentes, amenazas internas y responsabilidades de administración de dispositivos que les quitan 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.
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 de confianza 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 llevan identificadores y patrones de malware que ayudan a reconocer las amenazas. Los malos actores pueden utilizar el aprendizaje automático para evadir la detección, pero TI también puede utilizarlo para identificar riesgos rápidamente.
Los ciberdelincuentes suelen modificar su código de malware para superar el software de seguridad. Identificar cada variación de malware deliberadamente disfrazado es difícil. Una base de datos de malware con aprendizaje automático puede detectar malware, ya sea existente o modificado, y el sistema puede bloquearlo en función de eventos previos considerados maliciosos.
Identificar amenazas en continua evolución es más fácil con la IA. Los sistemas de IA se pueden entrenar para detectar ransomware y ataques de 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 criterios de valoración para ciberamenazas
- Detectar actividad maliciosa antes de que se manifieste en un ataque en toda regla
- Automatización de tareas de seguridad rutinarias
- Eliminando vulnerabilidades de día cero
La ciberseguridad habilitada por IA es esencial.
Instituto de Investigación Capgemini encontró 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 ciberseguridad están abrumados por la amplia gama de puntos de datos que necesitan monitorear para detectar y prevenir intrusiones. Además, ha aumentado notablemente el tipo de ciberataques que requieren una intervención inmediata o que los analistas cibernéticos no pueden remediar con la suficiente rapidez, que incluyen:
- Los ciberataques 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% informó un aumento, en un promedio del 15%).
La IA ya se está aplicando a la ciberseguridad. Algunas de las aplicaciones de ciberseguridad de IA que se utilizan actualmente incluyen;
- Aplicaciones de filtro de spam
- Detección y prevención de intrusiones en la red
- Detección de fraude
- Detección de botnet
- Autenticación de usuario segura
- Previsión de incidentes de piratería
Aunque el sistema de seguridad de una organización puede ser seguro, dado que interactúa con terceros (clientes, reguladores, proveedores, etc.), es vulnerable a través de estas vías. De acuerdo a Accenture, El 40% de las infracciones de seguridad son indirectas, ya que los actores de amenazas apuntan a los eslabones débiles de la cadena de suministro o del ecosistema empresarial. Es por eso que las organizaciones necesitan una solución inteligente automatizada que pueda predecir ataques y responda rápidamente.
