Inteligencia artificial para la ciberseguridad

No toda la ciberseguridad etiquetada como IA se crea igual. Bajo este epígrafe se engloban múltiples tecnologías, como el aprendizaje automático y las redes neuronales. Estos sistemas buscan patrones asociados a comportamientos maliciosos, pero utilizan métodos algorítmicos diferentes. La IA puede aplicarse a nivel de endpoint y rastrear la actividad en fuentes conocidas de amenazas, como los grupos de hackers y la Web oscura. Puede proteger de las amenazas "en vivo" o simplemente mejorar la velocidad de las actualizaciones de firmas que se distribuyen de forma centralizada.

La clave de todos los tipos de IA en ciberseguridad son los datos. El beneficio de la IA proviene de su capacidad para analizar grandes cantidades de información sobre el comportamiento en múltiples dominios, incluidos los puntos finales, las redes y los servicios compartidos. El aprendizaje automático puede aplicarse para construir modelos de comportamiento "normal" y luego utilizarlos para detectar anomalías en tiempo real. Sin embargo, estos pueden emplear algoritmos diseñados por humanos o redes neuronales de autoaprendizaje, que construyen modelos utilizando el aprendizaje profundo a través de nodos analíticos en capas.

La IA también puede implementarse de diversas formas. El algoritmo principal podría ser estático, con puntos finales que utilizan la IA localmente para detectar nuevas amenazas. O podrían utilizar un modelo distribuido, en el que este enfoque se combina con la capacidad de cargar los resultados en un repositorio central y descargar actualizaciones periódicas basadas en el aprendizaje combinado. Este enfoque hace evolucionar la protección basándose en los datos de todos los usuarios del sistema de ciberseguridad.

Al igual que la ciberseguridad aprovecha la IA, también lo hacen los ciberdelincuentes, por lo que es aún más crítico que la tecnología mejore constantemente. Las últimas innovaciones se centran en aprovechar la ciencia de datos para ganar continuamente la carrera armamentística contra las ciberamenazas, aprovechando la IA para mejorar su eficacia.

Los ciberdelincuentes utilizan la IA para ocultar sus cargas útiles con mayor eficacia y para imitar más fielmente las comunicaciones y el tráfico auténticos en los ataques de phishing. La IA de ciberseguridad debe ser capaz de reaccionar ante estas amenazas para secundar las señales y seguir ofreciendo protección.

La IA de ciberseguridad puede automatizar la mitigación y detección de riesgos, proporcionando un proceso de curación sin fisuras en caso de amenaza. El área de predicción de riesgos tiene mucho margen de crecimiento, donde la IA asume el papel de los hackers de "sombrero blanco", encontrando debilidades potenciales antes de que lo hagan los ciberdelincuentes.

En el futuro, la IA autónoma desempeñará un papel cada vez más importante, reduciendo la necesidad de supervisión humana. El aprendizaje profundo es aprovechado por las soluciones de IA de ciberseguridad más avanzadas, que emplean redes neuronales en lugar de algoritmos diseñados por humanos. Estos producen su innovación automáticamente.

Los mejores sistemas de ciberseguridad hacen de la IA un elemento central de su oferta, en lugar de añadirla simplemente como un extra o un complemento. La IA debe ser un componente central en lugar de estar atornillada a un producto tradicional ya existente.

También es crucial que las funciones de ciberseguridad de la IA proporcionen beneficios claros en lugar de mero marketing. Asegúrese de que el producto de IA proporciona sus beneficios de la forma más fluida posible sin interferir en la productividad de los empleados. También debe proteger todos los dispositivos de la flota, incluidos los móviles y el IoT, sin causar problemas de rendimiento y recursos.

Dado que la IA para la ciberseguridad mejora a medida que aprende, las disposiciones más maduras serán más capaces de detectar amenazas que las recién llegadas. Cylance La IA^{de ®} ya va por su séptima generación, lo que le proporciona años de entrenamiento a través de miles de millones de conjuntos de datos de amenazas diversas. La IA para la ciberseguridad introducida más recientemente no habrá tenido tanto entrenamiento, lo que la hará menos eficaz.

Si su organización ha implantado la Seguridad de Confianza Cero, querrá una IA de ciberseguridad que encaje en este marco. Por ejemplo, necesita trabajar junto con la heurística de Confianza Cero para los ajustes de acceso y permisos.

Conectado a esto, considere cómo se mantiene la IA. ¿Se ejecuta localmente en el endpoint o exclusivamente en la nube? ¿Se limita a mejorar las firmas o trabaja en tiempo real para prevenir las amenazas en el momento en que se producen? ¿Requiere formación de los empleados para su despliegue o es relativamente sencillo? Por último, ¿con qué frecuencia se reentrena la IA?

La verdadera prueba es cómo se adapta una solución a su organización en la vida real. Hay que averiguar si existen los niveles adecuados de agresividad para los distintos escenarios, qué usuarios pueden necesitar ajustes y si la IA de ciberseguridad es tan eficaz en escenarios offline como online. Si está fuera de línea, ¿puede prevenir el malware de día cero sin necesidad de conectividad? Esta es la verdadera prueba para la IA de ciberseguridad: ¿cuánto mejora la protección de su organización?