By Pedro Baltazar, Redactor técnico de MalwareFox

Los avances técnicos de hoy en día están cambiando rápidamente el mundo. Hace veinte años, Internet no era nada en comparación con la actualidad. Al igual que Internet, la próxima gran novedad que supuestamente revolucionará el mundo es Inteligencia Artificial (AI).

Cuando escuchas Inteligencia Artificial, lo primero que te viene a la mente es probablemente el robot inteligente que puede tomar su propia decisión en función de la situación. En realidad, la IA tiene muchas más aplicaciones que la mera creación de un robot. Aunque las películas de ciencia ficción y el espeluznante incidente de la IA de Facebook han dejado una imagen negativa de la inteligencia artificial en la mente de la gente en general, en realidad, la IA tiene muchos más usos positivos que adversos, solo si se usa judicialmente.

Otro término que se suele utilizar junto con la IA es Aprendizaje automático (ML). Mucha gente usa el término AI y ML como sinónimo, lo cual es incorrecto, aunque ambos términos están estrechamente relacionados entre sí. Si bien la IA es un concepto para diseñar un sistema inteligente que pueda replicar la inteligencia humana y tomar sus propias decisiones, ML es en realidad un subconjunto de la IA que ayuda a las máquinas a aprender de los datos para mejorar y amplificar su toma de decisiones.

AI y ML tienen toneladas de aplicaciones en varios campos como la industria médica, finanzas, juegos, seguridad de datos, redes sociales y más. Uno de los campos en los que se pueden utilizar de forma progresiva es La Ciberseguridad.

Háganos saber cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden contribuir a fortalecer la ciberseguridad.

¿Cuáles son los desafíos que enfrenta la ciberseguridad?

 
 
Con el avance de la tecnología de seguridad, los atacantes cibernéticos están desarrollando nuevas técnicas para violar la estricta seguridad de la organización y atacar sus sistemas con códigos y programas maliciosos. Las amenazas como ransomware, spyware, ataques de ingeniería social, troyanos, etc., crecen continuamente y hacen de Internet un lugar espeluznante para el usuario en general.

Los cambios regulares en el método de los ciberataques hacen que sea un desafío para los expertos en ciberseguridad lidiar con ellos. Además de eso, la renuencia del usuario a actualizar regularmente sus dispositivos está empeorando el caso. En los últimos tiempos, la evolución de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático también ha ayudado a los ciberdelincuentes. Estas tecnologías se utilizan ilícitamente para descubrir las vulnerabilidades del sistema y planificar rápidamente un ataque adecuado. Mediante el aprendizaje automático, los atacantes cibernéticos pueden encontrar el objetivo de alto valor en la base de datos de miles y millones.

¿Cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden beneficiar la ciberseguridad?

 
 
Cuando se trata de ciberseguridad, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ser muy beneficiosos para hacer frente a las amenazas modernas. Muchos proveedores de programas de seguridad ya utilizan estas tecnologías modernas en sus motores de detección de amenazas para hacer que la ciberseguridad sea más automatizada y libre de riesgos humanos. Encontrará muchas áreas de la ciberseguridad que pueden utilizar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para obtener una mayor eficacia. El principio básico de la tecnología de IA es la agrupación, categorización, procesamiento, filtrado y gestión de datos. Las aplicaciones de seguridad como antivirus y antimalware usan casi la misma regla.

Aquí es cómo Inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden beneficiar la ciberseguridad:

1. El aprendizaje automático se puede utilizar para analizar el conjunto de datos anterior de amenazas y desarrollar un patrón. Usando ese patrón, el sistema de Inteligencia Artificial puede detectar de manera eficiente los peligros venideros y bloquear su entrada al sistema.
2. Al analizar el patrón de brechas de seguridad anteriores, la IA puede ayudar a detener tales amenazas futuras. Puede obtener una visión detallada de los problemas potenciales y estar preparado para tales sucesos con anticipación.
3. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se pueden utilizar para pronosticar cualquier posible ataque mediante la preparación de un análisis predictivo sobre un conjunto de datos anterior.
4. Con ML e IA, las organizaciones pueden crear un mecanismo rápido y eficiente para proteger datos influyentes sin afectar el rendimiento del sistema. Esto ayudará a los expertos en ciberseguridad a reducir los gastos innecesarios para actualizar el hardware.
5. La IA y el ML también se pueden utilizar para detectar con precisión las vulnerabilidades del sistema, de modo que los ciberatacantes no puedan explotarlas y utilizarlas en su beneficio.
6. La IA puede ayudarlo a actualizar sus medidas de seguridad al detectar dónde faltan y, por lo tanto, mejorar la resistencia a las amenazas cibernéticas.
7. El proyecto últimas amenazas cibernéticas como los ataques de día cero, los ataques DDoS y otros ataques avanzados similares no se pueden prevenir con el programa de seguridad tradicional. Para ellos, necesita soluciones de seguridad modernas conocidas como Next-Generation Antivirus (NGAV). NGAV es un programa de seguridad basado en aprendizaje automático e inteligencia artificial que puede pre-detectar cualquier amenaza potencial y notificar a los usuarios al respecto.
8. La mayoría de los programas de seguridad tradicionales y actuales requieren mucho tiempo para escanear y detectar las amenazas en el sistema. La NGAV moderna puede escanear una gran cantidad de conjuntos de datos de forma rápida y eficaz.

¿Cuáles son los desafíos para usar ML e IA en ciberseguridad?

 
 
Usando Inteligencia Artificial y Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Las tecnologías para la ciberseguridad tienen muchas ventajas, pero implementarlas es un desafío, ya que requieren una buena infraestructura y requisitos previos. A continuación, se presentan algunos desafíos a los que se enfrentan los expertos en ciberseguridad al emplear ML e IA:

1. Para mostrar un resultado preciso, la combinación de aprendizaje automático e inteligencia artificial requiere una gran cantidad de datos pasados. Mientras más, mejor. El ML alimentará esos datos, los analizará y desarrollará una solución eficiente para los problemas actuales y futuros. La acumulación de estos datos es un gran desafío.
2. El aprendizaje automático puede llevar mucho tiempo en la fase inicial. Los atacantes podrían aprovechar esto y robar la información esencial.
3. Es posible que las organizaciones tengan que cambiar su infraestructura actual para acumular ML e IA en su sistema de trabajo. Esto puede generar grandes gastos, que muchas organizaciones pequeñas podrían no permitirse.
4. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se encuentran todavía en sus primeras etapas en el campo de la ciberseguridad. Entonces, actualmente, no puede depender completamente solo de ellos para el aspecto crítico como la seguridad.

Recapitulación

 
 
Aunque la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se utilizan en varios campos hoy en día, solo se toca la punta del iceberg y todavía hay mucho por explorar en estas tecnologías. En el campo de la ciberseguridad, estas tecnologías avanzadas son necesidades del momento, ya que los ciberdelincuentes siempre están un paso por delante de los expertos en seguridad. Se espera que la implementación de inteligencia artificial ayude a predecir las estrategias de los infiltrados y a reducir los ataques.

 
Bio: Pedro Baltazar es un entusiasta de la tecnología que conoce las nuevas tendencias tecnológicas. Trabaja como consultor y escritor de ciberseguridad en MalwareFox.com. Puede encontrarlo preparando una teoría de MCU cuando no está escribiendo tutoriales para principiantes en el campo de la informática. Encuéntralo en Quora y Etiqueta LinkedIn.

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