Foto por Mati Mango
A medida que avanza la tecnología, también avanza la forma en que los delincuentes intentan explotarla. Hoy en día, los ataques maliciosos y las filtraciones de datos son un motivo importante de preocupación para personas y organizaciones. El ransomware, el phishing y los usuarios internos maliciosos son ejemplos de cómo los datos corporativos pueden quedar expuestos a amenazas. Para mitigar el impacto de estas amenazas, las empresas invierten en tecnologías emergentes basadas en los avances de la Inteligencia Artificial.
Para comprender cuán grave es el problema de las violaciones de datos, es útil observar los hallazgos clave de las últimas Informe de investigaciones de violación de datos 2023 de Verizon. Según el informe, el 74% de las infracciones denunciadas involucraron el elemento humano, mientras que actores externos con motivación financiera fueron responsables del 83% de los incidentes, lo que significa que los internos, tanto malévolos como no intencionales, fueron responsables del resto.
De las infracciones reportadas, el 24% fueron causadas por un ataque de ransomware, mientras que los fraudes de Business Email Compromise (BEC) fueron responsables de la mitad de los ataques de phishing reportados. Cuando se violaron los datos, las tres categorías principales fueron datos personales, credenciales de inicio de sesión e información corporativa interna, como propiedad intelectual y planes comerciales estratégicos.
Si examinamos el impacto de las violaciones de datos, nos daremos cuenta de que la carga financiera para las empresas es enorme; el El coste medio de la vulneración de datos fue de 4.35 millones de dólares en 2022, lo que indica un aumento acumulado del 12.7% respecto a 2020. Los sectores más afectados fueron salud, finanzas, productos farmacéuticos, energía y otros negocios críticos.
El problema se vuelve más grave a medida que los delincuentes aprovechan las herramientas de inteligencia artificial (IA), como la IA generativa o los grandes modelos de lenguaje (LLM), para crear malware sofisticado y correos electrónicos de phishing atractivos que los controles de seguridad existentes no pueden detectar ni mitigar.
Sin embargo, la IA es a la vez una maldición y una bendición. Aunque su uso malévolo puede tener efectos perjudiciales para las empresas, puede convertirse en un salvador en las manos adecuadas. La tecnología de inteligencia artificial utiliza algoritmos para analizar datos e identificar patrones que pueden indicar actividad maliciosa o comportamiento sospechoso. Con esta información, se pueden detectar amenazas potenciales y alertar a los equipos de seguridad para que tomen las medidas adecuadas.
Hay muchas formas en que la IA puede detectar y prevenir amenazas y filtraciones de datos.
- Aumentar la precisión de la detección: la IA puede mejorar la precisión de los sistemas de detección de malware mediante el uso de algoritmos que detectan patrones en los datos que podrían sugerir actividades cuestionables.
- Monitorear la actividad del usuario: al monitorear el comportamiento del usuario en múltiples plataformas, la Inteligencia Artificial puede identificar cualquier actividad sospechosa, lo que permite alertar a los equipos de seguridad antes de que ocurra cualquier ataque dañino.
- Actualice las defensas contra malware basadas en firmas: la actualización de los sistemas de detección de malware basados en firmas se puede hacer más eficiente con la ayuda de la inteligencia artificial. Al utilizar algoritmos avanzados, la IA puede detectar fácilmente nuevas cepas de malware existente, previniendo acciones maliciosas como ataques de ransomware y minimizando su impacto.
- Identifique contenido cuestionable: la IA puede ayudar a identificar contenido sospechoso, como enlaces de phishing, URL maliciosas o archivos adjuntos infectados, evitando que tenga que verificar manualmente su validez. Al escanear dicho contenido, los equipos de seguridad pueden tomar medidas preventivas antes de que alguien sea víctima de phishing o ataques basados en correo electrónico.
- Detectar vulnerabilidades de día cero: la IA también puede ayudar a identificar vulnerabilidades de día cero. Con la ayuda de algoritmos, se pueden analizar las tendencias de los datos para predecir posibles ataques de día cero y aislarlos antes de que se conviertan en una amenaza real.
El uso de IA para identificar y prevenir amenazas y filtraciones de datos beneficia a las organizaciones de muchas maneras. En primer lugar, la IA permite a los equipos de seguridad responder rápidamente a riesgos potenciales para los datos corporativos. Estos sistemas escanean continuamente las redes y monitorean el comportamiento de los usuarios, alertando al equipo en tiempo real sobre cualquier actividad sospechosa, aumentando así la probabilidad de detener un ataque antes de que los datos se vean comprometidos o robados.
En segundo lugar, la IA proporciona un enfoque más eficiente para la respuesta a las amenazas al automatizar tareas mundanas como el escaneo de malware y la identificación de URL maliciosas. Esto permite a los equipos de seguridad centrarse en áreas más críticas que requieren mayor atención. La eliminación de trabajos manuales de sus flujos de trabajo permite a los equipos ser más eficaces a la hora de detectar y prevenir ataques contra los datos y, en última instancia, reducir la cantidad de filtraciones de datos y su impacto en la organización.
Además, la IA puede ayudar a reducir los costos de seguridad al minimizar la necesidad de mano de obra. Al detectar amenazas desde el principio, estos sistemas pueden mitigar el daño causado por ataques maliciosos y reducir el daño causado por filtraciones de datos. El Informe sobre el coste de la vulneración de datos de IBM destaca que cuanto antes se mitigue una infracción, menor será el costo general para la organización afectada.
Por último, la IA puede ayudar a los equipos de seguridad a evitar ataques futuros mediante la identificación de patrones en los datos que indiquen un ataque potencial. Al aprender de incidentes pasados, los algoritmos de IA pueden ayudar a los equipos de seguridad a tomar medidas proactivas adecuadas para reforzar la seguridad de los datos corporativos y confidenciales y prevenir ataques.
Sin embargo, las organizaciones también deben ser conscientes de ciertas limitaciones inherentes a los sistemas de IA. Por ejemplo, las herramientas de seguridad de IA requieren una cantidad considerable de datos para estar adecuadamente capacitados y proporcionar detecciones y alertas precisas. De lo contrario, los sistemas de IA pueden convertirse en fuente de falsos positivos o pasar por alto amenazas específicas, lo que ejercerá una mayor presión sobre los equipos de seguridad y dañará la postura de seguridad. Además, entrenar los algoritmos de IA debería ser un esfuerzo continuo para que sigan siendo efectivos a medida que cambia el panorama de amenazas.
En la lucha contra los ciberdelincuentes, la inteligencia artificial es un valioso aliado. Invertir en IA para la seguridad de los datos y la ciberseguridad empresarial en general es una decisión acertada, ya que puede proporcionar una mayor protección contra actividades maliciosas y disminuir las posibilidades de violaciones de datos y otros ataques cibernéticos. Sin embargo, así como la IA generativa no puede reemplazar la creatividad humana, las herramientas de seguridad de la IA no pueden (todavía) sustituir la participación humana en la ciberseguridad.
Anastasios Arampatzis es un oficial retirado de la Fuerza Aérea Helénica con más de 20 años de experiencia en la gestión de proyectos de TI y evaluación de la ciberseguridad. Durante su servicio en las Fuerzas Armadas, ocupó varios puestos clave en los cuarteles generales nacionales, de la OTAN y de la UE y ha sido honrado por numerosos oficiales de alto rango por su experiencia y profesionalismo. Fue nominado como evaluador certificado de la OTAN en materia de seguridad de la información. Actualmente, trabaja como redactor de contenidos de ciberseguridad para Diseño Bora .
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