Lista de verificación de ciberseguridad de IA 2024

La IA ya ha comenzado a afectar el futuro de la ciberseguridad.

Hoy en día, actores maliciosos están manipulando ChatGPT para generar malware, identificar vulnerabilidades en el código y eludir los controles de acceso de los usuarios. Los ingenieros sociales están aprovechando la IA para lanzar esquemas de phishing y deepfakes más precisos y convincentes. Los hackers están usando la adivinación de contraseñas apoyada por IA y la ruptura de CAPTCHA para obtener acceso no autorizado a datos sensibles.

De hecho, el 85% de los profesionales de seguridad que presenciaron un aumento en los ciberataques en los últimos 12 meses atribuyen el aumento a actores maliciosos que utilizan IA generativa.

Sin embargo, la IA, el aprendizaje automático, la analítica predictiva y el procesamiento de lenguaje natural también se están utilizando para fortalecer la ciberseguridad de maneras sin precedentes: señalando anomalías ocultas, identificando vectores de ataque y respondiendo automáticamente a incidentes de seguridad.

Como resultado de estas ventajas, el 82% de los responsables de decisiones de TI planean invertir en ciberseguridad impulsada por IA en los próximos dos años y casi la mitad (48%) planea invertir antes de finales de 2023.

Para comprender completamente el impacto de la IA en la ciberseguridad, los CISOs y otros líderes de seguridad y TI deben entender los beneficios y riesgos de la inteligencia artificial. Echaremos un vistazo más de cerca a estos a continuación.

Las ventajas de la IA en la ciberseguridad

A pesar de que los titulares están dominados por la IA armada, la inteligencia artificial es una herramienta poderosa para que las organizaciones mejoren su postura de seguridad. Los algoritmos capaces de analizar enormes cantidades de datos hacen posible identificar rápidamente amenazas y vulnerabilidades, mitigar riesgos y prevenir ataques. Veamos más de cerca estos casos de uso.

1. Identificación de precursores de ataques

Los algoritmos de IA, especialmente los modelos de aprendizaje automático y profundo, pueden analizar enormes volúmenes de datos e identificar patrones que los analistas humanos podrían pasar por alto. Esta capacidad facilitará la detección temprana de amenazas y anomalías, previniendo brechas de seguridad y permitiendo que los sistemas sean proactivos en lugar de reactivos en la caza de amenazas.

Los sistemas de IA pueden ser entrenados para ejecutar el reconocimiento de patrones y detectar ataques de ransomware o malware antes de que entren en el sistema.

La inteligencia predictiva junto con el procesamiento de lenguaje natural puede raspar noticias, artículos y estudios sobre amenazas cibernéticas emergentes y tendencias de ciberataques para curar nuevos datos, mejorar la funcionalidad y mitigar los riesgos antes de que se materialicen en ataques a gran escala.

2. Mejora de la inteligencia sobre amenazas

La IA generativa, un tipo de IA que utiliza modelos de aprendizaje profundo o algoritmos para crear automáticamente texto, fotos, videos, código y otros resultados basados en los conjuntos de datos en los que se entrenan, no solo puede ayudar a los analistas a identificar amenazas potenciales, sino también a comprenderlas mejor.

Anteriormente, sin IA, los analistas tenían que usar lenguajes de consulta complejos, operaciones e ingeniería inversa para analizar grandes cantidades de datos y entender las amenazas. Los algoritmos de IA generativa pueden escanear automáticamente el código y el tráfico de la red en busca de amenazas y proporcionar información enriquecida que ayuda a los analistas a comprender el comportamiento de scripts maliciosos y otras amenazas.

3. Fortalecimiento del control de acceso y las prácticas de contraseñas

La IA mejora el control de acceso y las prácticas de contraseñas mediante el uso de mecanismos de autenticación avanzados. La autenticación biométrica, como el reconocimiento facial o el escaneo de huellas dactilares, puede fortalecer las medidas de seguridad al reducir la dependencia de las contraseñas tradicionales.

Los algoritmos de IA también pueden analizar patrones de inicio de sesión y comportamientos para identificar pequeñas anomalías de comportamiento y intentos de inicio de sesión sospechosos, permitiendo a las organizaciones mitigar amenazas internas y abordar posibles brechas de seguridad más rápidamente.

4. Minimización y priorización de riesgos

La superficie de ataque para las empresas modernas es enorme y crece cada día. La capacidad de analizar, mantener y mejorar un panorama de vulnerabilidades tan significativo ahora requiere más de lo que los humanos solos pueden lograr razonablemente.

A medida que los actores de amenazas aprovechan las tecnologías emergentes para lanzar ataques cada vez más sofisticados, el software tradicional y las técnicas manuales simplemente no pueden mantenerse al día.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se están convirtiendo rápidamente en herramientas esenciales para los equipos de seguridad de la información para minimizar el riesgo de brechas y reforzar la seguridad al identificar vulnerabilidades en sistemas y redes. Los modelos de aprendizaje automático pueden escanear infraestructura, código y configuraciones para descubrir debilidades que podrían ser explotadas por atacantes. Al identificar y corregir proactivamente las vulnerabilidades, las organizaciones pueden reducir significativamente el riesgo de ciberataques exitosos.

Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, las organizaciones pueden automatizar las evaluaciones de riesgos y asignar recursos de manera efectiva. La IA puede proporcionar información sobre la probabilidad y las consecuencias de diferentes tipos de ataques, permitiendo a los equipos de ciberseguridad priorizar los esfuerzos de mitigación de manera eficiente.

En otras palabras, los sistemas de ciberseguridad basados en IA pueden priorizar los riesgos basándose no solo en lo que los ciberdelincuentes podrían usar para atacar sus sistemas, sino en lo que es más probable que usen para atacar sus sistemas. Los líderes de seguridad y TI pueden priorizar y asignar mejor los recursos a las vulnerabilidades más altas.

5. Automatización de la detección y respuesta a amenazas

Con la IA, los sistemas de ciberseguridad pueden no solo identificar sino también responder automáticamente a las amenazas.

• Las direcciones IP maliciosas pueden ser bloqueadas automáticamente
• Los sistemas comprometidos o las cuentas de usuario pueden ser cerradas inmediatamente
• Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar correos electrónicos y páginas web para identificar y bloquear posibles intentos de phishing

Los sistemas impulsados por IA automatizan los procesos de detección de amenazas, proporcionando monitoreo en tiempo real y tiempos de respuesta rápidos. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan continuamente el tráfico de la red, el comportamiento de los usuarios y los registros del sistema para identificar actividades sospechosas.

Al aprovechar la capacidad de la IA para procesar y analizar volúmenes masivos de datos, las organizaciones pueden detectar y responder a las amenazas de inmediato, minimizando la ventana de tiempo para que los atacantes exploten vulnerabilidades.

Los algoritmos inteligentes pueden analizar alertas de seguridad, correlacionar eventos y proporcionar información para apoyar la toma de decisiones durante un incidente. Las plataformas de respuesta a incidentes impulsadas por IA pueden automatizar los flujos de trabajo de investigación, identificar rápidamente la causa raíz de un incidente y sugerir acciones correctivas apropiadas. Estas capacidades permiten a los equipos de seguridad responder rápidamente, minimizando el impacto de las brechas de seguridad.

6. Aumento de la eficiencia y efectividad humana

El 82% de las brechas de datos involucran errores humanos. Al automatizar tareas manuales rutinarias, la IA puede desempeñar un papel fundamental en la reducción de la probabilidad de errores de configuración, filtraciones accidentales de datos y otros errores involuntarios que podrían comprometer la seguridad.

La IA también equipa a los equipos de ciberseguridad con herramientas e información poderosas que mejoran su eficiencia y efectividad. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos de inteligencia de amenazas, ayudando a los equipos a comprender mejor el panorama de amenazas y mantenerse a la vanguardia de las amenazas emergentes.

Las plataformas de automatización de la seguridad y el cumplimiento impulsadas por IA agilizan los flujos de trabajo, permitiendo que los equipos respondan a los incidentes más rápidamente y con mayor precisión. Al descargar tareas manuales que llevan mucho tiempo, los profesionales de la ciberseguridad pueden centrarse en iniciativas estratégicas y análisis de amenazas de alto nivel.

Desde el análisis predictivo hasta la detección automática de amenazas y la respuesta a incidentes, la IA aumenta las capacidades de los equipos de ciberseguridad, permitiendo medidas de defensa proactivas. Adoptar la tecnología de IA permite a las organizaciones mantenerse a la vanguardia en el panorama de la ciberseguridad y proteger sus activos valiosos.

Las desventajas de la IA en la ciberseguridad

Los líderes de ciberseguridad que quieren implementar IA para mejorar su postura de seguridad deben abordar primero una serie de desafíos y riesgos, incluidos los relacionados con la transparencia, la privacidad y la seguridad.

Preocupaciones sobre la privacidad de los datos

Los sistemas de IA a menudo requieren grandes cantidades de datos, lo que puede suponer riesgos para la privacidad. Si la IA se utiliza para el análisis del comportamiento del usuario, por ejemplo, puede necesitar acceso a datos personales sensibles.

¿Dónde reside la información de la IA? ¿Quién puede acceder a ella? ¿Qué pasa cuando los datos ya no son necesarios? Más empresas están caminando por una cuerda floja para equilibrar la privacidad del usuario con la utilidad de los datos.

La gobernanza adecuada de la IA es fundamental para minimizar el riesgo financiero y reputacional. En los próximos años, habrá una mayor demanda de formas efectivas de monitorear el rendimiento de la IA, detectar modelos obsoletos o resultados sesgados y realizar los ajustes necesarios.

Las organizaciones deberán adoptar un enfoque de gobernanza de la IA que abarque todo el ciclo de vida de los datos, desde la recopilación hasta el procesamiento, el acceso y la eliminación. La privacidad desde el diseño deberá ser un mayor enfoque en el ciclo de vida de la IA y en las estrategias de gobernanza de la IA, incluidas las técnicas de anonimización de datos que preserven la privacidad del usuario sin afectar la utilidad de los datos para las aplicaciones de IA.

Confiabilidad y precisión

Aunque los sistemas de IA pueden procesar grandes cantidades de datos rápidamente, no son perfectos. Pueden ocurrir falsos positivos y negativos, lo que puede llevar a esfuerzos y tiempo desperdiciados o a amenazas pasadas por alto.

Dado que los algoritmos de IA y ML son tan buenos como los datos que ingieren, las organizaciones deberán invertir en procesos de preparación de datos para organizar y limpiar conjuntos de datos para garantizar la confiabilidad y precisión.

Esto es cada vez más importante a medida que el envenenamiento de datos se vuelve más frecuente. El envenenamiento de datos consiste en añadir o manipular los datos de entrenamiento de un modelo predictivo de IA para afectar el resultado. En un estudio de investigación pionero, se demostró que la inyección del 8% de datos de entrenamiento “venenosos” o erróneos disminuía la precisión de la IA hasta en un 75%.

Falta de transparencia

Los sistemas de IA, especialmente los modelos de aprendizaje profundo, a menudo funcionan como cajas negras, lo que dificulta entender cómo llegan a decisiones o predicciones específicas. Esta falta de transparencia crea una barrera para los expertos en ciberseguridad, que necesitan comprender el razonamiento detrás de las salidas de un sistema de IA, especialmente cuando se trata de identificar y mitigar amenazas de seguridad. Sin transparencia, se vuelve difícil confiar en las decisiones tomadas por los sistemas de IA y validar su precisión.

Además, los sistemas de IA pueden generar falsos positivos, abrumando a los equipos de seguridad al tener que apagar fuegos constantemente. Los falsos negativos pueden resultar en amenazas pasadas por alto y seguridad comprometida. La falta de transparencia en las razones de estos errores dificulta ajustar los modelos de IA, mejorar la precisión y rectificar cualquier problema real. Los expertos en ciberseguridad necesitan poder comprender y validar las decisiones tomadas por los sistemas de IA para defenderse eficazmente contra las amenazas cibernéticas en evolución.

Sesgo de datos de entrenamiento y algorítmico

Existen diferentes tipos de sesgo que pueden afectar a un sistema de IA. Dos clave son el sesgo de datos de entrenamiento y el sesgo algorítmico. Veamos de cerca a continuación.

Sesgo de datos de entrenamiento

Cuando los datos utilizados para entrenar algoritmos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) no son diversos ni representativos de todo el panorama de amenazas, los algoritmos pueden cometer errores, como pasar por alto ciertas amenazas o identificar comportamientos benignos como maliciosos. Esto suele ser el resultado de sesgos en los desarrolladores de IA que crearon el conjunto de datos de entrenamiento.

Por ejemplo, supongamos que un desarrollador de IA cree que los hackers de Rusia son la mayor amenaza para las empresas de Estados Unidos. Como resultado, el modelo de IA se entrenaría con datos sesgados hacia amenazas de esta región geográfica y podría pasar por alto amenazas originadas en diferentes regiones, en particular amenazas domésticas.

Lo mismo sería cierto si el desarrollador de IA creyera que un vector de ataque, como los ataques de ingeniería social, es más prevalente que cualquier otro. Como resultado, el modelo de IA puede ser efectivo contra este vector de ataque pero no detectar otros tipos de amenazas prominentes, como el robo de credenciales o la explotación de vulnerabilidades.

Sesgo algorítmico

Los propios algoritmos de IA también pueden introducir sesgos. Por ejemplo, supongamos que un sistema usa la coincidencia de patrones para detectar amenazas. Puede generar falsos positivos cuando una actividad benigna coincide con un patrón, como marcar cualquier correo electrónico que contenga abreviaturas o jerga como posibles ataques de phishing. Un algoritmo que favorece los falsos positivos de esta manera puede llevar a la fatiga de alertas. Un sistema de IA que usa la coincidencia de patrones puede, por el contrario, no detectar variaciones sutiles en amenazas conocidas, lo que puede llevar a falsos negativos y amenazas no detectadas.

Si no se abordan, ambos tipos de sesgos pueden resultar en una falsa sensación de seguridad, detección inexacta de amenazas, fatiga de alertas, vulnerabilidad a amenazas nuevas y en evolución, y riesgo legal y regulatorio.

Cómo los líderes de ciberseguridad pueden incorporar con éxito la IA en sus programas de seguridad

A medida que el uso de la IA en la ciberseguridad continúa creciendo, los CISOs y otros líderes de ciberseguridad desempeñarán un papel crítico en el aprovechamiento del potencial de la IA mientras garantizan su implementación segura y efectiva. Siguiendo estas mejores prácticas, estos líderes pueden implementar efectivamente la IA mientras abordan preocupaciones relacionadas con la transparencia, la privacidad y la seguridad.

1. Alinear la estrategia de IA con los objetivos comerciales y de seguridad

Antes de embarcarse en la implementación de IA, los líderes de ciberseguridad deben alinear la estrategia de IA con los objetivos comerciales y de seguridad más amplios de la organización. Defina claramente los resultados deseados, identifique los desafíos específicos de ciberseguridad que la IA puede abordar y asegúrese de que las iniciativas de IA estén alineadas con la estrategia general de seguridad de la organización.

2. Invertir en talento especializado en IA

Si bien la IA puede mejorar significativamente un sistema de ciberseguridad, no debe reemplazar la experiencia humana. Es crucial construir un equipo de ciberseguridad preparado para la IA.

Invierta en la contratación de profesionales de seguridad de la información que comprendan las tecnologías de IA. Al tener un equipo con la experiencia adecuada, puede evaluar efectivamente las soluciones de IA, implementarlas y optimizar continuamente su rendimiento. Los líderes de ciberseguridad deben promover la alfabetización en IA dentro de sus organizaciones para ayudar a los miembros del equipo a usar las herramientas de IA de manera efectiva y entender sus limitaciones.

3. Evaluar a fondo las soluciones de IA

Adopte un enfoque diligente al evaluar las soluciones de IA. Evalúe la reputación del proveedor, la solidez de sus modelos de IA y su compromiso con la ciberseguridad y la privacidad de los datos. Realice pruebas de concepto exhaustivas y evalúe qué tan bien se integra la solución con la infraestructura de ciberseguridad existente. Asegúrese de que la solución de IA esté alineada con los requisitos de seguridad y obligaciones regulatorias de su organización.

También debe evaluar las medidas preventivas que toman para minimizar el sesgo en sus soluciones. Emplear prácticas robustas de recopilación y preprocesamiento de datos, tener diversidad en los equipos de desarrollo y despliegue de IA, invertir en monitoreo continuo y emplear múltiples capas de IA son solo algunas formas de mitigar el sesgo para maximizar el potencial y la efectividad de la IA en la ciberseguridad.

4. Establecer un marco sólido de gobernanza de datos

La IA depende de datos de alta calidad, diversos y bien curados. Establezca un marco sólido de gobernanza de datos que garantice la calidad, integridad y privacidad de los datos. Desarrolle procesos para recopilar, almacenar y etiquetar datos cumpliendo con las regulaciones pertinentes. Implemente medidas para proteger los datos a lo largo de su ciclo de vida y mantenga controles de acceso estrictos para salvaguardar la información sensible.

Finalmente, elija modelos de IA que sean explicables, interpretables y que puedan proporcionar información sobre sus procesos de toma de decisiones.

5. Implementar fuertes medidas de seguridad para la infraestructura de IA

Garantice la seguridad de la infraestructura de IA implementando fuertes medidas de seguridad. Aplique cifrado a los parámetros y datos sensibles del modelo de IA durante el entrenamiento, el despliegue y la inferencia. Proteja los sistemas de IA contra el acceso no autorizado y la manipulación implementando mecanismos de autenticación fuertes, API seguras y controles de acceso. Parchee y actualice regularmente los marcos y dependencias de IA para abordar las vulnerabilidades de seguridad.

Lista de verificación de ciberseguridad de IA 2024

Descargue esta lista de verificación para obtener más orientación paso a paso sobre cómo puede aprovechar el potencial de la IA en su programa de ciberseguridad en 2024 y más allá.

Cómo Secureframe está adoptando el futuro de la IA en la ciberseguridad

La inteligencia artificial está destinada a desempeñar un papel cada vez más fundamental en la ciberseguridad, con el potencial de empoderar a los profesionales de TI y seguridad de la información, impulsar el progreso y mejorar las prácticas de seguridad de la información en organizaciones de todos los tamaños.

Secureframe sigue lanzando nuevas capacidades de IA para ayudar a los clientes a automatizar tareas relacionadas con la seguridad, el riesgo y el cumplimiento. Las últimas innovaciones en IA incluyen:

• Comply AI para remediación: Mejore la facilidad y la velocidad de corregir controles fallidos en su entorno en la nube para mejorar la tasa de aprobación de pruebas y estar listo para la auditoría.
• Comply AI para riesgo: Automatice el proceso de evaluación de riesgos para ahorrar tiempo y recursos y mejorar su conciencia y respuesta ante riesgos.
• Comply AI para políticas: Aproveche la IA generativa para ahorrar horas escribiendo y refinando políticas.
• Automatización de cuestionarios: Utilice la automatización potenciada por aprendizaje automático para ahorrar cientos de horas respondiendo RFPs y cuestionarios de seguridad.