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Hoy vivimos constantemente conectados online, para trabajo, estudio, entretenimiento. Nuestras vidas están inmersas en lo digital. Pero, lamentablemente, esto también atrae a los piratas informáticos. ¡Solo en Italia, los ciberataques graves aumentaron en 169% en 2022 (Informe Clusit 2023)!

Para protegernos debemos utilizar las herramientas más avanzadas. Y aquí es donde la inteligencia artificial marca la diferencia, con su capacidad de procesar rápidamente grandes cantidades de datos y detectar anomalías.

Cómo la IA puede ayudarnos

Cada segundo se generan miles de datos en nuestros sistemas. Es imposible que un humano controle todo y entienda si hay un ataque. La IA, sin embargo, tiene éxito.

Con algoritmos de aprendizaje automático entrenados en modelos de red normales, la IA puede identificar rápidamente tráfico anómalo, accesos sospechosos y archivos infectados. ¡Y así bloquear un ataque de raíz, antes de que cause daño!

Pero no solo. Hoy en día, la IA también se utiliza para analizar exhaustivamente software y aplicaciones, buscando fallas en los códigos que podrían ser aprovechadas por los piratas informáticos. Al encontrar estas vulnerabilidades, los sistemas pueden fortalecerse.

Detección de amenazas y evaluación de vulnerabilidades

Veamos con más detalle dos formas principales en las que se utiliza la IA en ciberseguridad:

Detección de amenazas

Il threat detection, ovvero l’individuazione delle minacce informatiche, è uno degli utilizzi più diffusi dell’IA in ambito di cyber-security.

Los algoritmos de inteligencia artificial se entrenan con grandes cantidades de datos para aprender a reconocer las "firmas" típicas de diferentes tipos de ciberataques y malware. Esto les permite analizar el tráfico de la red en tiempo real e identificar patrones anómalos que podrían indicar un ataque en progreso.

Por ejemplo, si detectan un pico anómalo en el tráfico proveniente de una determinada dirección IP, o notan intentos repetidos de acceder a un servidor con diferentes contraseñas, pueden clasificar estas actividades como sospechosas y enviar una alerta en tiempo real a los analistas de seguridad.

Los sistemas de detección de amenazas basados en IA integran técnicas de aprendizaje automático supervisadas, no supervisadas y de aprendizaje profundo para procesar terabytes de datos de la red, detectando amenazas cada vez más rápidas y sofisticadas.

En comparación con los sistemas tradicionales basados en firmas, la IA también puede identificar ataques de día cero y malware desconocido, gracias a su capacidad para reconocer anomalías en los patrones de tráfico.

La evaluación de la vulnerabilidad

La evaluación de vulnerabilidades, por otro lado, tiene como objetivo identificar fallas y debilidades latentes en los sistemas antes de que sean explotadas en un ataque.

Nuevamente, la IA se utiliza para analizar grandes cantidades de datos relacionados con configuraciones de red, código fuente de aplicaciones, versiones de software instaladas, etc., en busca de vulnerabilidades conocidas o desconocidas.

Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden escanear millones de líneas de código para identificar errores, fallas lógicas, puertas traseras u otras fallas que los piratas informáticos podrían aprovechar. Mientras que las técnicas de aprendizaje profundo ayudan a analizar las configuraciones del sistema y de la red para encontrar debilidades en términos de permisos, autenticación y cifrado.

Al identificar proactivamente estas vulnerabilidades, las organizaciones pueden parchearlas antes de que sean explotadas, lo que reduce drásticamente la superficie de ataque. La automatización de la evaluación de vulnerabilidades mediante IA acelera y mejora enormemente este proceso crucial de ciberseguridad.

El futuro de la IA en la ciberseguridad

La IA se integrará cada vez más en las infraestructuras de TI como componente central de la seguridad. Los algoritmos de aprendizaje automático nos permitirán procesar y cruzar enormes cantidades de datos en tiempo real, identificando amenazas cada vez más rápidas y sofisticadas.

La automatización de la respuesta será más avanzada, con agentes de IA capaces de aplicar parches, aislar componentes comprometidos y modificar configuraciones para detener ataques en tiempo real.

Los piratas informáticos también utilizarán la IA, por lo que los expertos en seguridad deberán actualizarse constantemente sobre nuevas técnicas. Se necesitarán sistemas de IA éticos, transparentes e inclusivos para evitar prejuicios y abusos.

En conclusión, el futuro de la IA en la ciberseguridad está lleno de oportunidades pero también de desafíos complejos. Con mentes progresistas y corazones abiertos, podemos construir un mañana digital más seguro y próspero para todos.


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