Inteligencia Artificial Y Ciberseguridad
La inteligencia artificial está revolucionando el modo de abordar la ciberseguridad. La evolución de la primera conduce a unas transformaciones profundas. A la hora de atender a la protección de los sistemas de información nos hallamos ante un cambio de paradigma. En este artículo abordaremos el modo en cómo ambos desarrollos se relacionan, produciendo nuevas formas de entender y trabajar frente a las complejas amenazas que proliferan en el ecosistema digital.
Las ciberamenazas son cada vez más complejas y frecuentes. La adopción de las herramientas que brinda la Inteligencia Artificial (IA) no es solo un avance, sino un cambio radical en la manera en la que los entornos digitales son protegidos. Esta tecnología brinda la posibilidad los ataques que, sin duda, también aprovechan las ventajas que la IA les ofrece.
IA y la seguridad digital
La ciberseguridad, hasta no hace mucho tiempo centrada en la mitigación de ataques más o menos característicos, actualmente afronta la necesidad de responder al modo en el que la ciberdelincuencia emplea los recursos de la IA (ransomware, APTs, etc.). Resulta urgente actualizar un modelo de ciberseguridad centrado en la defensa reactiva. Innovación y adaptación, encaminadas hacia una eficiencia proactiva, se antojan imprescindibles. La misma es posible mediante enfoques predictivos, de detección y respuesta frente amenazas, apoyados en la IA.
La denominada machine learning es capaz de monitorizar y analizar inmensas secuencias de generación de datos en tiempo real (tráfico de datos, logs, actividad de usuarios/as). Los modelos conocidos como Deep learning empiezan a ser aplicados ahora en la detección de malware, phishing, y otras amenazas.
Junto a la detección, la IA contribuye asimismo a una mejorada gestión de vulnerabilidades (priorización de las mismas, despliegue de acciones correctivas, etc.), y a una más adecuada respuesta ante incidentes.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que esta tecnología depende de bases de datos alimentadas con información de calidad. Esta, por naturaleza, debe estar amparada por legislaciones que salvaguarden la privacidad de los datos. Siendo esta cuestión muy importante, le dedicaremos próximos artículos de nuestro blog.
De igual manera, uno de los retos más acuciantes actualmente es la reducción de falsos positivos que el empleo de la IA genera.
Por otra parte, si bien la IA (con sus limitaciones actuales) demuestra una formidable capacidad para trabajar muchos tipos de datos, el factor humano es crucial para el análisis de resultados, y la toma de decisiones al respecto de los mismos.
La unión de IA y profesionales de la ciberseguridad es fundamental. En JakinCode contamos con recursos avanzados que integran esta colaboración.
En definitiva, la IA ayuda en la detección de amenazas en tiempo real, la predicción y la ejecución de respuestas automatizadas. Mediante ella, es posible gestionar grandes cantidades de datos (las cuales exceden las capacidades humanas para su adecuado manejo), y sacar a la luz patrones complejos de acción, imperceptibles para los tradicionales medios de análisis.
Empleo de la IA en ciberseguridad
La ciberseguridad, hasta no hace mucho tiempo centrada en la mitigación de ataques más o menos característicos, actualmente afronta la necesidad de responder al modo en el que la ciberdelincuencia emplea los recursos de la IA (ransomware, APTs, etc.). Resulta urgente actualizar un modelo de ciberseguridad centrado en la defensa reactiva. Innovación y adaptación, encaminadas hacia una eficiencia proactiva, se antojan imprescindibles. La misma es posible mediante enfoques predictivos, de detección y respuesta frente amenazas, apoyados en la IA.
La denominada machine learning es capaz de monitorizar y analizar inmensas secuencias de generación de datos en tiempo real (tráfico de datos, logs, actividad de usuarios/as). Los modelos conocidos como Deep learning empiezan a ser aplicados ahora en la detección de malware, phishing, y otras amenazas.
Junto a la detección, la IA contribuye asimismo a una mejorada gestión de vulnerabilidades (priorización de las mismas, despliegue de acciones correctivas, etc.), y a una más adecuada respuesta ante incidentes.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que esta tecnología depende de bases de datos alimentadas con información de calidad. Esta, por naturaleza, debe estar amparada por legislaciones que salvaguarden la privacidad de los datos. Siendo esta cuestión muy importante, le dedicaremos próximos artículos de nuestro blog.
De igual manera, uno de los retos más acuciantes actualmente es la reducción de falsos positivos que el empleo de la IA genera.
Por otra parte, si bien la IA (con sus limitaciones actuales) demuestra una formidable capacidad para trabajar muchos tipos de datos, el factor humano es crucial para el análisis de resultados, y la toma de decisiones al respecto de los mismos.
La unión de IA y profesionales de la ciberseguridad es fundamental. En JakinCode contamos con recursos avanzados que integran esta colaboración.
En definitiva, la IA ayuda en la detección de amenazas en tiempo real, la predicción y la ejecución de respuestas automatizadas. Mediante ella, es posible gestionar grandes cantidades de datos (las cuales exceden las capacidades humanas para su adecuado manejo), y sacar a la luz patrones complejos de acción, imperceptibles para los tradicionales medios de análisis.
IA y cumplimiento normativo
El cumplimiento normativo en relación con la aplicación de la IA dentro del área de la ciberseguridad es fundamental. El empleo de semejante tecnología ha de responder a los requisitos exigidos por, entre otros, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
El uso de la IA, cada vez más generalizado, está obligando al desarrollo de leyes y normativas que la regulen.
Riesgos del empleo de la IA en ciberseguridad
La IA está revolucionando la ciberseguridad. No obstante, su empleo implica un incremento en las inversiones (tanto en tiempo como en infraestructuras)..
Un riesgo destacado es excesiva confianza en la sola automatización de la seguridad. Hay que tener en cuenta que la misma IA está abierta a vulnerabilidades propias que podrían ser explotadas.
Por otra parte, la IA es susceptible de sesgos en los datos, lo cual puede inducir a resultados inadecuados.
Igualmente, el uso de información sensible para la realización de análisis predictivos implica, cada vez más, atender a la protección de la privacidad.
La configuración de la IA, tildada de opaca, obstaculiza el entendimiento de cómo obtiene sus resulltados.
A medida que la ciberseguridad evoluciona, la Inteligencia Artificial va adquiriendo cada vez mayor presencia. La adopción de soluciones apoyadas en la IA, junto a su gestión profesional de equipos humanos altamente cualificados, es un nuevo modelo en la protección de la información. Esto ha de ser llevado a cabo siguiendo los requisitos de cumplimiento cada vez más exigidos desde las instituciones nacionales e internacionales.
