Notas editoriales

En el mun­do de la ci­ber­se­gu­ri­dad la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial es­tá re­ci­bien­do más aten­ción que otras tec­no­lo­gías, de­bi­do a que ca­si to­dos los pro­duc­tos nue­vos en es­te ám­bi­to afir­man te­ner al me­nos un ele­men­to de In­te­li­gen­cia Ar­ti­fi­cial (IA), apren­di­za­je au­to­má­ti­co o mo­de­la­do es­ta­dís­ti­co, to­dos ellos con­cep­tos es­tre­cha­men­te re­la­cio­na­dos.

Pa­ra em­pre­sas ex­per­tas en el ra­mo, las téc­ni­cas de IA son muy pro­me­te­do­ras en las áreas de de­tec­ción, aná­li­sis, ca­za y res­pues­ta a las ame­na­zas. Su ca­pa­ci­dad pa­ra apli­car téc­ni­cas avan­za­das de aná­li­sis y ba­sa­das en la ló­gi­ca pue­de ali­viar en gran me­di­da la car­ga de los ad­mi­nis­tra­do­res de se­gu­ri­dad y per­mi­tir­les to­mar me­di­das ra­zo­na­das y efi­ca­ces en res­pues­ta a los ata­ques y ame­na­zas.

Lea tam­bién: "Pla­ta­for­mas IIoT, qué son y có­mo pue­den
be­ne­fi­ciar­te"

Hi­lls­to­ne Net­works, pro­vee­dor de so­lu­cio­nes de ci­ber­se­gu­ri­dad, ex­pli­ca hay áreas en las que la IA pue­de ser de gran uti­li­dad. El aná­li­sis del com­por­ta­mien­to de usua­rios y en­ti­da­des (UE­BA), por ejem­plo, pue­de ayu­dar a de­tec­tar a per­so­nas in­ter­nas ma­lin­ten­cio­na­das, así co­mo a ata­can­tes ex­ter­nos hos­ti­les que se in­fil­tran en la red y sus ac­ti­vos.

El aná­li­sis del trá­fi­co de la red es otra área en la que la IA pue­de bri­llar; el vo­lu­men del trá­fi­co de la red sue­le ser ma­si­vo y lle­var a ca­bo un aná­li­sis ex­haus­ti­vo y con­ti­nuo que so­lo con es­fuer­zos hu­ma­nos se­ría no so­lo di­fí­cil, si no im­po­si­ble.

Las téc­ni­cas avan­za­das de IA y ML, co­mo el aná­li­sis de big da­ta, pue­den ayu­dar a de­tec­tar el malwa­re y las ame­na­zas avan­za­das con un gran gra­do de pre­ci­sión, in­clui­das las
mu­ta­cio­nes y va­rian­tes.

Y, por úl­ti­mo, la IA y el Ma­chi­ne Lear­ning (ML) pue­den me­jo­rar la au­to­ma­ti­za­ción de la se­gu­ri­dad co­di­fi­can­do mu­chas ta­reas ru­ti­na­rias y re­pe­ti­ti­vas en play­books (o flu­jos de tra­ba­jo), lo que per­mi­te al per­so­nal del SOC cen­trar­se en la re­so­lu­ción de ame­na­zas y en otros es­fuer­zos de mi­sión crí­ti­ca.

Sin em­bar­go, la em­pre­sa se­ña­la que, pe­se a las los be­ne­fi­cios com­pro­ba­dos que ofre­ce,  no hay que de­jar­se en­ga­ñar, ya que la reali­dad es que tam­bién hay afir­ma­cio­nes de la IA en ci­ber­se­gu­ri­dad que es­tán so­bre­di­men­sio­na­das.

A pe­sar de lo pro­me­te­do­ras que re­sul­tan la IA y el ML pa­ra la ci­ber­se­gu­ri­dad, al­gu­nas afir­ma­cio­nes de­ben to­mar­se con cau­te­la. Por ejem­plo, exis­te preo­cu­pa­ción en te­mas de AGI (In­te­li­gen­cia Ge­ne­ral Ar­ti­fi­cial) don­de se di­ce que las so­lu­cio­nes de IA au­tó­no­mas no re­quie­ren in­ter­ven­ción hu­ma­na, sin em­bar­go, se de­be ac­tuar con re­ser­va an­te cual­quier co­sa que pre­ten­da sus­ti­tuir por com­ple­to las ma­ra­vi­llo­sas ca­pa­ci­da­des de la men­te hu­ma­na.

Otra área de preo­cu­pa­ción es la de las tec­no­lo­gías de se­gu­ri­dad au­men­ta­das por la IA que pue­den aler­tar so­bre ame­na­zas po­ten­cia­les, pe­ro sin el con­te­ni­do de apo­yo fo­ren­se o cau­sal pa­ra pro­por­cio­nar con­tex­to a los ad­mi­nis­tra­do­res de se­gu­ri­dad. Es­to de­ja­ría al ya so­bre­car­ga­do equi­po de se­gu­ri­dad con aún más me­ta­da­tos que re­vi­sar en un in­ten­to de des­cu­brir si una ame­na­za es real o no.

IA en ma­nos de los ha­ckers

Ha­ce tiem­po que los ata­can­tes han des­cu­bier­to que si com­pran una de­ter­mi­na­da tec­no­lo­gía de de­tec­ción ba­sa­da en IA, pue­den en­tre­nar sus malwa­res pa­ra evi­tar ser des­cu­bier­tos por ese dis­po­si­ti­vo en par­ti­cu­lar. Del mis­mo mo­do, han apren­di­do a in­yec­tar có­di­go ma­li­cio­so a tra­vés del phis­hing y otros ata­ques que lue­go “in­fec­ta­rán” los da­tos uti­li­za­dos por el sis­te­ma ba­sa­do en IA pa­ra de­tec­tar com­por­ta­mien­tos anó­ma­los. En esen­cia, los da­tos in­fec­ta­dos pue­den en­se­ñar a los mo­to­res de IA que los com­por­ta­mien­tos ex­tra­ños o abe­rran­tes son nor­ma­les.

Los ac­to­res ma­li­cio­sos tam­bién es­tán uti­li­zan­do la IA pa­ra crear puer­tas tra­se­ras y pa­ra ca­li­brar qué vul­ne­ra­bi­li­dad den­tro de una red se­rá el me­jor vec­tor de ata­que, en­tre otras co­sas.

¿La IA es­tá a la al­tu­ra de las cir­cuns­tan­cias?

Pa­ra los ex­per­tos de Hi­lls­to­ne Net­works la res­pues­ta es sí, pe­ro con sal­ve­da­des. Si se re­pa­san los ca­sos de uso ex­pues­tos an­te­rior­men­te, se ob­ser­va­rá que ca­da uno de ellos se cen­tra en la de­tec­ción ba­sa­da en el com­por­ta­mien­to. In­de­pen­dien­te­men­te de sus tác­ti­cas eva­si­vas, el malwa­re ca­si siem­pre mues­tra cier­tos com­por­ta­mien­tos, a me­nu­do su­ti­les, que pue­den dis­cer­nir­se ana­li­zan­do las enor­mes can­ti­da­des de da­tos que se ge­ne­ran en una red tí­pi­ca.

Y eso es pre­ci­sa­men­te lo que la IA y el ML ha­cen muy bien: di­ge­rir, co­rre­la­cio­nar y ana­li­zar enor­mes can­ti­da­des de da­tos pa­ra de­tec­tar pe­que­ños ma­ti­ces o in­di­ca­do­res de ame­na­za, que lue­go se pue­den pre­sen­tar al equi­po de se­gu­ri­dad pa­ra que los in­ves­ti­gue. La IA pue­de ayu­dar a agi­li­zar los pro­ce­sos y a rea­li­zar ta­reas re­pe­ti­ti­vas, a re­du­cir de for­ma in­te­li­gen­te los fal­sos po­si­ti­vos y a dis­mi­nuir la car­ga de tra­ba­jo del so­bre­car­ga­do per­so­nal de TI y de se­gu­ri­dad.