Tres casos de uso probados para la IA en la ciberseguridad preventiva

El informe "Cost of a Data Breach" de 2024 de IBM destaca un hallazgo innovador: la aplicación de la automatización con IA en la prevención ha ahorrado a las organizaciones una media de 2,2 millones de dólares.

Las empresas llevan años utilizando la IA en la detección, la investigación y la respuesta. Sin embargo, a medida que se amplían las superficies de ataque, los responsables de la seguridad deben adoptar una postura más proactiva.

Estas son tres formas en las que la IA está ayudando a hacerlo posible:

La creciente complejidad e interconexión suponen un quebradero de cabeza cada vez mayor para los equipos de seguridad, y las superficies de ataque se están expandiendo mucho más allá de lo que pueden supervisar utilizando únicamente medios manuales. A medida que las organizaciones mejoran sus estrategias multinube e incorporan nuevas herramientas SaaS y código de terceros en el desarrollo y la implementación de software, el desafío solo se intensifica.

Estas superficies de ataque más grandes conllevan una mayor complejidad de las interacciones de red y muchos nuevos puntos de entrada potenciales para que los adversarios los exploten. La gestión de superficie de ataque (ASM) aporta protección en tiempo real con IA a las infraestructuras digitales, independientemente de la complejidad subyacente.

La ASM automatizada aumenta en gran medida la auditoría manual al proporcionar una visibilidad completa de las superficies de ataque. Además, la IA aprende de los datos que monitoriza para mejorar los resultados de detección futuros, aunque a una velocidad y escala que los humanos por sí solos no pueden igualar.

Sin embargo, aunque las herramientas de ASM a menudo se presentan como soluciones llave en mano y suelen ser relativamente fáciles de implementar, la capacidad de los equipos de seguridad para interpretar la enorme afluencia de datos que generan es esencial para maximizar su impacto.

El red teaming de IA es el proceso de hacer que las personas realicen pruebas de estrés de los modelos de IA en busca de posibles vulnerabilidades y otros problemas, como sesgos y desinformación. Aunque la mayoría de los modelos están diseñados con barreras de seguridad para mitigar estos riesgos, los atacantes intentan rutinariamente "jailbreak" mediante el uso de prompts inteligentes. Para los equipos rojos, el objetivo es llegar antes que sus adversarios, dándoles así la oportunidad de tomar medidas correctivas.

Los propios equipos rojos pueden utilizar la IA para ayudar a identificar posibles problemas en los datos utilizados para entrenar los modelos de IA. Por ejemplo, según el informe de IBM, más de un tercio de las vulneraciones de datos implican datos invisibles. Si esos datos, sin verificar ni supervisar en cuanto a calidad e integridad, acaban utilizándose en el entrenamiento de modelos, las repercusiones pueden ser significativas. La IA puede ayudar a los equipos rojos a detectar datos invisibles identificando anomalías y fuentes de datos pasadas por alto que podrían plantear riesgos de seguridad. Los equipos rojos también pueden probar modelos de IA entre sí utilizando métodos de machine learning adversarios para identificar vulnerabilidades.

A diferencia de la ASM, el equipo rojo implica simulaciones personalizadas específicas para el panorama de datos y amenazas de la organización. Para aprovechar plenamente sus beneficios, las organizaciones deben trabajar con equipos cualificados que puedan interpretar y analizar correctamente los resultados e implementar los cambios necesarios.

La gestión de la posición es donde realmente brillan las capacidades de monitorización escalables y en tiempo real de la IA. Cuando la ASM revela vulnerabilidades potenciales en las superficies de ataque, la gestión de la posición adopta un enfoque mucho más amplio mediante la monitorización de las configuraciones, el cumplimiento de las políticas de seguridad y las conexiones entre los sistemas internos y externos de una manera continua, ágil y adaptable.

Al automatizar la gestión de la posición con IA, los equipos de seguridad pueden mitigar los riesgos en mucho menos tiempo y escalar sus esfuerzos en complejas infraestructuras de multinube para garantizar la coherencia en todos los ámbitos. Además, dada la menor dependencia de los procesos manuales, las posibilidades de errores humanos se reducen considerablemente.

Incluso cuando se producen infracciones, las organizaciones que incorporan ampliamente la IA y la automatización en sus estrategias de gestión de la postura pueden identificarlas y mitigarlas casi 100 días más rápido que las que no utilizan la IA en absoluto. Naturalmente, el tiempo ahorrado tanto en la prevención como en la corrección se traduce también en un importante ahorro de costos directos e indirectos.

La oportunidad de la IA en la ciberseguridad es innegable. No solo puede ayudar a escalar estrategias en entornos cada vez más complejos, sino que también puede ayudar a democratizar la seguridad al permitir que los analistas menos experimentados interactúen con los sistemas de seguridad mediante consultas en lenguaje natural.

Sin embargo, eso no quiere decir que la IA sustituya a la experiencia humana. Más bien, debe complementarlo.

La inteligencia artificial y la automatización en materia de seguridad han ayudado a las organizaciones a ahorrar millones en posibles daños y esfuerzos de reparación, pero aún necesitan personas que comprendan los datos y la información que proporciona la inteligencia artificial para maximizar su potencial.

Por eso, los servicios de seguridad gestionados desempeñan un papel cada vez más importante a la hora de garantizar que la adopción de la IA se alinee estratégicamente con las necesidades y objetivos empresariales, en lugar de implementarse únicamente para reducir costes y mano de obra.