La ciberseguridad se ha convertido en uno de los aspectos más cruciales de muchas organizaciones debido a la velocidad a la que evolucionan las ciberamenazas. La «velocidad de la ciberseguridad» hace que sea vital contar con medidas de defensa oportunas y ágiles para detectar, analizar y mitigar los ciberriesgos, ya que es la única forma de adelantarse a los atacantes y proteger los activos en un mundo cada vez más dinámico e interconectado.
Las nuevas tecnologías, como la computación en nube y la automatización, han provocado cambios transformadores en la ciberseguridad, aunque estos cambios no han sido inmediatos. El uso de la nube en otros equipos de TI avanzó mucho más rápido que en los departamentos de ciberseguridad, ya que los equipos de seguridad dudaban en ceder el control a tecnologías en manos de terceros.
Del mismo modo, mientras que la automatización floreció en aplicaciones generales de TI (por ejemplo, Puppet, Chef, Ansible) y unidades de negocio como marketing (por ejemplo, Pardot, Eloqua, Marketo), la adopción se retrasó en los equipos de ciberseguridad más reacios al riesgo, ya que necesitaban sentirse cómodos tanto con los riesgos como con las recompensas antes de la implementación.
¿Qué aporta la IA a la ciberseguridad?
El mismo enfoque mesurado tiene aún más sentido cuando nos enfrentamos a una nueva tecnología como la Inteligencia Artificial (IA), que es mayor en escala que la nube o la automatización. La IA es muy prometedora para las empresas a la hora de reforzar los mecanismos de defensa, detectar amenazas y permitir una respuesta más rápida a los incidentes.
Aunque el reciente interés por la IA se ha centrado en la tecnología generativa, no es el único aspecto de la IA a tener en cuenta. Las tecnologías de IA pueden aplicarse a las operaciones de seguridad de diversas maneras, proporcionando a las empresas y organizaciones capacidades únicas. El procesamiento del lenguaje natural (PLN), el aprendizaje automático (AM) y la IA generativa se encuentran entre los tres pilares fundamentales de las tecnologías de IA para ofrecer un enorme apoyo a las operaciones de seguridad de las organizaciones.
– El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se centra en la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. Consiste en analizar y comprender el lenguaje para que las máquinas puedan comprender y responder al texto creado por el ser humano. Esto es fundamental a la hora de analizar datos no estructurados en muchas formas: informes, correos electrónicos, canales RSS, etc.
Las organizaciones pueden aprovechar el PLN de varias maneras para agilizar diversas operaciones de seguridad. Por ejemplo, las empresas pueden identificar y extraer información sobre amenazas, como IOC, malware, adversarios y etiquetas de datos no estructurados, mediante el reconocimiento de entidades con nombre y la concordancia de palabras clave.
También se puede utilizar para extraer el significado y el contexto del texto no estructurado en fuentes de alimentación de datos e informes de inteligencia terminados y analizar cualquier informe, evento o PDF. De este modo, ahorra tiempo a los analistas al eliminar los pasos manuales que realizan hoy en día para leer y extraer datos de los informes, liberándoles para ser más proactivos a la hora de abordar el riesgo en su entorno.
– El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) permite a los ordenadores aprender de los datos y hacer predicciones o emprender acciones sin estar explícitamente programados. Implica algoritmos que mejoran iterativamente su rendimiento basándose en ejemplos de entrenamiento.
Las organizaciones aprovechan el ML para dar sentido a los datos procedentes de fuentes dispares con el fin de acelerar la detección, la investigación y la respuesta. Este proceso suele comenzar con la obtención de datos en diferentes formatos y lenguajes de distintos proveedores y sistemas para que trabajen juntos. También puede ayudar a incorporar los resultados de la automatización para el aprendizaje, y se pueden iniciar nuevas acciones. Cuantos más datos y contexto, más aprende y mejora el motor de aprendizaje automático. El motor se centra en la correlación y la priorización, lo que en última instancia ayuda a que los datos correctos lleguen a los sistemas y equipos adecuados en el momento oportuno para que las operaciones de seguridad se basen más en los datos y sean más eficientes y eficaces.
– La IA generativa se centra en la creación de sistemas capaces de generar contenido original, como perfiles, informes o automatización de la seguridad. Utiliza el aprendizaje profundo para aprender de los datos y producir resultados realistas que se asemejan a la creatividad humana. La IA generativa es la forma más reciente de IA que ha captado la atención de todo el mundo.
Hoy en día ya existen varias herramientas como ChatGPT, Google Bard y Microsoft Bing Chat. Sin embargo, a medida que esta tecnología evoluciona, las posibilidades parecen infinitas. Los modelos generativos pueden aprender patrones a partir de muestras de malware existentes y generar otras nuevas, ayudando a identificar y detectar software malicioso. Pueden desarrollar ejemplos adversos, ayudando a probar y reforzar la resistencia de las organizaciones frente a los ataques. Pueden generar respuestas o acciones automatizadas basadas en amenazas o patrones de ataque identificados, permitiendo una respuesta a incidentes más rápida y eficaz.
La colaboración responsable es vital para mejorar las operaciones de seguridad
A medida que la ciberseguridad sigue lidiando con la evolución cada vez más acelerada de los ataques -que a su vez empezarán a utilizar técnicas de IA y aprendizaje automático-, resulta crucial adoptar tecnologías transformadoras. Es imposible pasar por alto la gran promesa y el enorme potencial de la IA Generativa y otras implicaciones de la IA en las operaciones de seguridad de las organizaciones para ayudar en el enriquecimiento, la automatización y la corrección.
Aunque las promesas son importantes, debemos comprender los riesgos y las recompensas antes de que puedan adoptarse de forma generalizada. Es esencial abordar la implantación de cualquier tecnología de IA con responsabilidad y comprender las recompensas y los riesgos que conlleva. Las empresas deben adoptar enfoques mesurados, centrarse en casos de uso específicos, elegir cuidadosamente las partes en las que piensan confiar y estar abiertas a aprender y mejorar con el tiempo.
Fuente WEB | Editado por CambioDigital OnLine
