2024 se acerca rápidamente y parece probable que el nuevo año presagie el mismo torrente de sofisticados ataques de malware, phishing y ransomware que en 2023. Estas amenazas de larga data no solo muestran pocos signos de desaceleración, sino que están aumentando. hasta en un 40 por cientosiendo los principales objetivos las agencias federales y los servicios del sector público.
Mientras tanto, puntos débiles como IoT y las vulnerabilidades de la nube están haciendo que sea más difícil para los profesionales de la ciberseguridad proteger la amplia superficie de ataque que crean estos dispositivos de borde.
AI/ML, sin embargo, se ha convertido en la solución perfecta para las organizaciones, ya que promete cambiar la forma en que los profesionales de la ciberseguridad crean sus planes de acción para abordar las amenazas. Podría decirse que lo más importante es el hecho de que la ciberseguridad impulsada por IA/ML puede aprovechar enormes volúmenes de datos para detectar actividades sospechosas en tiempo real, lo que no genera tiempo de inactividad y genera estrategias defensivas más efectivas.
En este artículo, veremos algunos ejemplos del mundo real de ciberseguridad impulsada por IA y ML y algunas ideas sobre los roles que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden desempeñar para reforzar la protección contra actores maliciosos.
Presentamos la ciberseguridad impulsada por IA/ML
Ha llevado más tiempo del que algunos hubieran preferido, pero los líderes en ciberseguridad poco a poco se están dando cuenta de que las amenazas y riesgos cibernéticos en evolución exigen una solución igualmente sofisticada. La ciberseguridad impulsada por IA/ML, en particular, espera mitigar la cantidad de violaciones de datos a las que deben enfrentarse las empresas, evitando consecuencias graves y protegiendo datos corporativos y de clientes confidenciales, así como activos digitales.
¿Qué es la ciberseguridad impulsada por IA/ML?
En esencia, un enfoque de ciberseguridad impulsado por IA/ML utiliza una gran cantidad de conjuntos de datos, algoritmos y modelos para facilitar a los profesionales de la seguridad la prevención de catástrofes antes de que ocurran. Estar atento a las amenazas que pueden comprometer un punto final requiere un nivel de vigilancia imposible de lograr para un equipo de seres humanos. Pero los algoritmos sí pueden: las soluciones impulsadas por IA/ML pueden mantener una vigilancia constante sobre las redes y sistemas de una organización con reconocimiento de patrones y monitoreo continuo para hacer predicciones en tiempo real.
Por qué necesitamos ciberseguridad inteligente
Uno de los mayores puntos débiles que no se ha tratado durante mucho tiempo es la creciente aparición de nuevos vectores de ataque que aprovechan los actores de amenazas. Los nuevos puntos finales creados por dispositivos conectados a la red, dispositivos IoT e incluso su confiable computadora portátil y estación de trabajo se convierten en nuevas oportunidades para que los ciberdelincuentes aprovechen.
Teniendo en cuenta que 84 por ciento de los profesionales de seguridad Si pensamos que los ciberataques comienzan con el punto final, es lógico que necesiten datos en tiempo real para monitorear estos puntos finales. Como mencionamos anteriormente, la capacidad de observación de los humanos es insuficiente para seguir el ritmo.
Aplicaciones del mundo real de la ciberseguridad impulsada por IA/ML
Aunque la IA/ML tiene inmensos beneficios para la ciberseguridad, los delincuentes también han comenzado a utilizarla. A pesar de sus comienzos más humildes como pieza del rompecabezas que resuelve la automatización de tareas rutinarias de seguridad, la IA, irónicamente, se ha transformado en un mecanismo de defensa que puede convertirse en un arma destructiva en las manos equivocadas.
Quizás lo más obvio sean las formas en que la IA y el ML pueden mejorar seguridad DNS para facilitar la identificación de amenazas de seguridad difíciles de detectar. Esto, por supuesto, está encabezado por la identificación del comportamiento anómalo de DNS con la ayuda de Detección de ataques de día cero. Ayuda a los profesionales de la seguridad a localizar patrones atípicos incluso en ausencia de tráfico saliente inusual u otros indicadores comunes de compromiso. A diferencia de los humanos, los modelos de IA pueden observar aspectos del tráfico DNS que, de otro modo, requerirían mucho tiempo y recursos para monitorear manualmente.
Asimismo, sistemas de detección de anomalías han surgido como la respuesta a los ciberdelincuentes potenciados por la IA que buscan una forma discreta de invadir redes y comprometer información confidencial. Los sistemas de detección de anomalías impulsados por IA son ideales para detectar patrones de red anómalos que exigen una respuesta rápida. Con el tiempo, las organizaciones también pueden empezar a utilizar estos sistemas para aprovechar el poder de la IA para automatizar el análisis de patrones de ataque.
Los líderes de seguridad y sus departamentos a menudo están repitiendo sus programas de gestión de riesgos y vulnerabilidades con el fin de obtener una mayor comprensión de su postura de seguridad actual y las amenazas potenciales en el horizonte. Con IA y ML, La gestión de vulnerabilidades y riesgos puede automatizarse en gran medida., acelerando la velocidad a la que los equipos de seguridad pueden detectar, identificar y remediar vulnerabilidades de seguridad. Los equipos de seguridad también se vuelven más capaces de tomar decisiones basadas en datos sobre cómo manejar amenazas potenciales, ya que los sistemas de inteligencia artificial recopilan datos de literalmente cientos de miles de dispositivos, bases de datos y páginas web.
El futuro de la ciberseguridad con inteligencia artificial y aprendizaje automático
Los beneficios potenciales que la ciberseguridad impulsada por IA/ML puede ofrecer a las organizaciones de múltiples industrias son atractivos y prometedores, pero existen desafíos que los líderes de seguridad deben seguir siendo conscientes.
Como se mencionó anteriormente, los ciberdelincuentes ahora también utilizan algoritmos de inteligencia artificial y modelos de aprendizaje automático para ejecutar ataques sofisticados. Así como los ciberprofesionales pueden entrenar modelos de aprendizaje automático con datos, los ciberdelincuentes también pueden alimentar datos falsos a sus modelos para evitar la detección. Los piratas informáticos que son lo suficientemente inteligentes también pueden tener ciertas entradas con las que quieran entrenar sus sistemas de inteligencia artificial para eludir las defensas automatizadas que han colocado las organizaciones. Los líderes de seguridad deben informar a las partes interesadas clave sobre los costos necesarios para aprovechar el aprendizaje automático para mitigar las amenazas cibernéticas y combatir a los ciberdelincuentes utilizando sus propias soluciones de inteligencia artificial.
Podría decirse que lo más importante es la barrera financiera que las organizaciones deben superar para implementar tecnologías de IA/ML en su enfoque de ciberseguridad. Las organizaciones pequeñas y medianas, en particular, pueden tener dificultades para justificar el pago de los costos que conlleva la creación y el mantenimiento de sistemas de ciberseguridad de vanguardia; estas organizaciones deberían considerar el costo inicial que conlleva el consumo y el gasto de recursos a corto plazo antes de decidir. si invertir en ciberseguridad impulsada por IA/ML.
Pero no es el fin del mundo en términos de dificultades monetarias. Según la investigación, se espera que el mercado de la IA alcance 303 mil millones de dólares para 2025. Aunque los productos y servicios empresariales ciertamente ocuparán un lugar central, también habrá una gran cantidad de soluciones escalables y de bajo costo para organizaciones con todo tipo de necesidades e infraestructuras específicas.
Como recordatorio final, es importante enfatizar a los líderes de seguridad (y a los líderes empresariales en general que desean fortalecer la postura de seguridad de su organización) que las tecnologías de IA y ML simplemente no son perfectas. La adopción de estas tecnologías innovadoras puede llevar mucho tiempo y ser costosa, y las soluciones en sí mismas son propensas a sufrir sesgos y errores hasta que se moldean en un estado autosuficiente. Por lo tanto, es importante monitorear minuciosamente la forma en que implementa la IA en su enfoque más amplio de ciberseguridad si desea mitigar los posibles impactos negativos e interrupciones.
Conclusión
Ahora que hemos explorado el ámbito innovador de la ciberseguridad impulsada por la IA y su papel cada vez más importante en la defensa de las organizaciones contra amenazas cibernéticas sofisticadas, es importante que decida cuáles de sus capacidades transformadoras se adaptan mejor a su organización y sus objetivos para lograr una mayor calidad de vida. postura sólida en materia de ciberseguridad.
Involucre a sus líderes de seguridad y otras partes interesadas relevantes en debates sobre cómo los algoritmos de IA y los modelos de aprendizaje automático pueden permitir que sus sistemas de ciberseguridad detecten y neutralicen ataques sofisticados como malware, phishing y ransomware. Del mismo modo, también debes informarles sobre cualquier resultado negativo, así como sobre qué están utilizando los blackhats en términos de soluciones de ataque.
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