El papel de la inteligencia artificial en ciberseguridad es clave y lo es doblemente; por un lado, la IA puede ayudar a mejorar y reforzar la ciberseguridad de las empresas, y por otro, la IA es también una amenaza para la ciberseguridad. En las siguientes líneas analizamos esta estrecha y ambigua relación entre inteligencia artificial y ciberseguridad.
Contenido del artículo
¿Cómo influye la inteligencia artificial en la ciberseguridad?
Cómo decíamos en la introducción, la influencia de la inteligencia artificial en la ciberseguridad es doble, ya que la IA puede ayudar a reforzar y hacer más eficientes los sistemas y medidas de ciberseguridad, pero a su vez, la IA también se emplea para vulnerar, precisamente, las medidas de seguridad de la información adoptadas por las empresas.
El apoyo de la inteligencia artificial en tareas de ciberseguridad no es algo nuevo o reciente, ya a finales de la década de 1980 y a lo largo de la de 1990 se empezaron a implementar las primeras medidas de seguridad digital basadas en IA, como los sistemas detección de anomalías y los sistemas de detección de intrusiones. Sin embargo, es con el desarrollo y evolución del machine learning (o aprendizaje automático) y del aprendizaje profundo, cuando la IA pasa a formar parte de muchas soluciones de ciberseguridad más robustas, capaces de «aprender» y anticiparse a amenazas y ciberataques.
La inteligencia artificial ha propiciado la creación de nuevas herramientas de ciberseguridad que permiten la identificación, análisis y prevención de amenazas en línea. Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, detectar anomalías e identificar patrones sospechosos, estas herramientas basadas en IA permiten la identificación y detección de ciberataques cada vez más sofisticados o incluso son capaces de adelantarse a nuevas amenazas.
Así mismo, los nuevos estudios y desarrollos en inteligencia artificial para ciberseguridad buscan crear herramientas y sistemas de seguridad más sofisticadas y con mayor capacidad de análisis y toma de decisiones en tiempo real, para poder poner en práctica una detección y reacción a los ataques mucho más rápida. Se intentan crear soluciones de ciberseguridad basadas en IA adaptables y flexibles y que supongan una auténtica automatización de las respuestas ante ciberamenazas.
La inteligencia en ciberseguridad puede emplearse en todas las fases de la ciberseguridad: identificación, protección, detección, respuesta y recuperación ante brechas de seguridad. Con modelos cada vez más sofisticados, la IA se convertirá en un aliado imprescindible para el departamento de IT o para la inteligencia de ciberamenazas (CTI).
Pero, como ocurre en el ámbito de la inteligencia artificial y protección de datos, la IA también es usada por actores maliciosos para vulnerar la ciberseguridad de entidades y particulares, aprovechando las mismas fortalezas y capacidades que hemos descrito en los párrafos anteriores para desarrollar y desplegar ciberataques más sofisticados, buscar y explotar vulnerabilidades e incluso usar la IA para el ciberterrorismo o la ciberguerra (especialmente cuando detrás hay grupos de cibercriminales financiados por los propios Estados).
Así, la inteligencia artificial presenta importantes riesgos para la ciberseguridad y privacidad (de los que hablaremos más adelante) y un desafío, por lo tanto, para las leyes de inteligencia artificial que intentan regular su uso desde un enfoque más ético y transparente.
¿Cómo ayuda la inteligencia artificial en ciberseguridad?
Actualmente, la inteligencia artificial ayuda a la ciberseguridad en diferentes tareas, gracias a herramientas que ya usan alguna de las modalidades de IA, como el ya citado machine learning o el aprendizaje profundo.
Entre los usos más destacados de la inteligencia artificial en ciberseguridad tenemos los siguientes:
Detección automática de amenazas
Las herramientas o soluciones de seguridad que usan IA pueden analizar grandes cantidades de datos, por lo que pueden escanear el tráfico de red, así como el código para detectar de forma automática amenazas y adelantarse a los ciberataques tomando decisiones en tiempo real, como el bloqueo de usuarios o evitar que se envíen archivos fuera de la red local, incluso bloquear el despliegue de un malware.
Análisis predictivo
Gracias a esa capacidad de análisis, las herramientas de seguridad basadas en IA también pueden predecir ataques basándose en lo «aprendido» de otros ataques sufridos (no solo se trata de detección de firmas conocidas, sino de analizar las características de otros eventos y aprender de ellos para poder predecir comportamientos similares en el futuro). De esta forma, se pueden aplicar medidas de seguridad más eficaces.
Así mismo, las herramientas de IA también pueden detectar e identificar vulnerabilidades en el sistema y la red, de manera que puedan solucionarse antes de que supongan un problema de seguridad.
Detección de anomalías
Las soluciones de seguridad que usan IA pueden, en base al análisis y monitoreo en tiempo real, detectar comportamientos anómalos dentro del sistema, siendo capaces, así, de detectar intrusiones y poder ponerles fin antes de que causen daños a la entidad.
Automatización de la ciberseguridad
La IA también permite automatizar muchas funciones y tareas relativas a la ciberseguridad; la planificación y respuesta a incidentes puede beneficiarse del uso de sistemas de IA para evaluar los datos de eventos, clasificarlos en función de su gravedad y tomar las acciones que sean necesarias para mitigar el riesgo o eliminarlo, como bloquear tráfico sospechoso o alertar al equipo de IT de que hay una amenaza que requiere de su atención.
¿Cuáles son los riesgos de la inteligencia artificial para la ciberseguridad?
Finalmente, cerramos esta aproximación a la inteligencia artificial y la ciberseguridad, profundizando un poco más en los principales riesgos de la inteligencia artificial para la ciberseguridad.
De la misma forma que la IA puede usarse para detectar vulnerabilidades y solucionarlas, los cibercriminales pueden usarla para encontrar esas vulnerabilidades y explotarlas.
La IA generativa puede manipularse y emplearse para crear código malicioso, así como para crear ataques de phishing o ingeniería social mucho más sofisticados y difíciles de detectar, y ya no solo hablamos de textos para correos electrónicos, sino incluso de vídeos y audios hechos a través de herramientas de IA que pueden generar deepfakes cada vez más indistinguibles de la realidad. Ya ha habido empresas que han sufrido este tipo de ataques cuyo objetivo suele ser conseguir la transferencia de grandes cantidades de dinero a las cuentas de los cibercriminales.
La IA también se puede emplear para romper contraseñas y captchas, crear malware sofisticado capaz de burlar los sistemas de detección actuales y adaptarse a las medidas de defensa y seguridad implementadas por las empresas o los particulares. Así mismo, puede incluso usarse para imitar patrones de tráfico de comunicaciones normales como medio de distracción para extraer datos (ya hay cibercriminales que usan GAN, redes generativas conflictivas, para este objetivo).
Por lo tanto, la IA puede comprometer la ciberseguridad de cualquier organización que no tenga en cuenta la amenaza que suponen estas herramientas.
Así mismo, tampoco podemos olvidar que la IA también es vulnerable a ciertas amenazas y ataques, especialmente al envenenamiento de datos y la inyección de datos, con el fin de manipular los modelos y que estos generen resultados esperados por los ciberatacantes.
En definitiva, inteligencia artificial y ciberseguridad son ámbitos que ya van juntos, que se necesitan para prevenir las amenazas que la propia IA supone para la ciberseguridad.
