Comprender los 4 principales casos de uso de IA en ciberseguridad

Las aplicaciones de IA en seguridad ofrecen a las organizaciones cuatro beneficios únicos. Descubra cómo los avances del aprendizaje automático pueden cambiar los enfoques de la industria para la detección y prevención de amenazas.

La ciberseguridad es quizás la mayor amenaza individual para cualquier organización en la actualidad. Si bien no es un desafío, la proliferación de sistemas, datos, tecnologías en la nube, aplicaciones, dispositivos y puntos finales distribuidos solo ha exacerbado las amenazas de ciberseguridad. Las organizaciones deben trabajar más duro que nunca para salvaguardar sus activos y clientes. Esto va más allá de la automatización de medidas reactivas. Ahora requiere que los profesionales de seguridad de la información trabajen hacia la detección proactiva para evitar o frustrar las amenazas de manera preventiva.

Las empresas han solicitado la ayuda de la IA para mejorar la seguridad y proteger sus activos comerciales. Específicamente, el software de seguridad actual utiliza el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el razonamiento automático y una gran cantidad de técnicas relacionadas para revisar cantidades masivas de datos. La intención es acelerar la comprensión de lo normal frente a lo anómalo para detectar comportamientos y entidades maliciosos.

Dado que se espera que los gastos de seguridad de la información global alcancen los $170 mil millones para 2022, los ojos están puestos en la industria de la seguridad cibernética para innovar mecanismos y herramientas más efectivos y resistentes. Gracias a los avances en tecnología y técnicas, hay cuatro casos de uso principales de inteligencia artificial y aprendizaje automático en seguridad de la información que puede esperar ver pronto en una empresa cercana.

1. Análisis de amenazas de red

Las empresas de hoy digitalizan cada vez más sus operaciones. Actualizan redes antiguas y desarrollan redes internas, a menudo híbridas. Estas vastas topologías de red no solo son complicadas; también requieren amplios recursos de seguridad de la red para administrar todas las comunicaciones, transacciones, conexiones, aplicaciones y políticas.

A escala empresarial, esto equivale a enormes inversiones, sin mencionar los riesgos de error. La IA en la ciberseguridad respalda este desafío grisáceo de varias maneras . Significativamente, la IA en ciberseguridad monitorea todo el tráfico de red entrante y saliente para detectar actividades sospechosas y clasificar los tipos de amenazas.

2. Detección de malware

Malware es un término general para una categoría de código o software en constante evolución que está diseñado intencionalmente para dañar. Si bien la detección de malware ha existido durante años, a menudo haciendo coincidir el código sospechoso con los sistemas basados ​​​​en firmas, el aprendizaje automático ahora se está desplazando hacia las técnicas de inferencia.

En su análisis de cantidades masivas de datos, tipos de eventos, fuentes y resultados, la IA en ciberseguridad detecta la presencia de malware antes de que se abran los archivos maliciosos. También identifica tipos de malware. Esto es fundamental porque el malware continúa evolucionando junto con otros avances, desde bots y botnets hasta publicidad maliciosa, ransomware y más.

Hasta la fecha, la disponibilidad de decenas de millones de muestras etiquetadas tanto de malware como de aplicaciones benignas ha convertido a esta en una de las aplicaciones de aprendizaje profundo e IA más exitosas en ciberseguridad. Los algoritmos bien entrenados se basan en grandes conjuntos de datos etiquetados con precisión.

3. Aumento del analista de seguridad

El juego del gato y el ratón de los hackers empresariales representa una dinámica importante y peligrosa en la innovación de la ciberseguridad.

La IA en ciberseguridad es mejor para administrar el volumen de posibles vectores de amenazas. Como tales, los analistas humanos siguen siendo los árbitros esenciales de los controles, el conocimiento y la explicabilidad. Hoy en día, el aprendizaje automático aumenta a los analistas humanos de dos maneras fundamentales:

  1. La IA automatiza las tareas repetitivas. Por ejemplo, clasifica alertas de bajo riesgo o tareas tediosas de enriquecimiento de datos para liberar a los analistas para la toma de decisiones estratégicas o de mayor valor.
  2. El aprendizaje automático eleva la línea de base de la inteligencia de amenazas. Como resultado, los analistas humanos comienzan con amenazas de orden superior, que surgen mediante el aprendizaje automático para analizar, curar, visualizar y sugerir acciones potenciales más rápidamente.

Las pruebas muestran que el rendimiento o la precisión ideal de la ciberseguridad suele ser una combinación de humanos e IA, no solos. Las herramientas de seguridad aumentada probablemente serán esenciales para los equipos de seguridad en los próximos años. De hecho, algunas tecnologías en el mercado ya son compatibles con las herramientas de interfaz de usuario para permitir que los ciberexpertos incorporen tipos de amenazas para volver a entrenar los modelos de aprendizaje automático y configurar soluciones específicas basadas en el problema.

4. Mitigación de amenazas basada en IA

La tecnología y los riesgos de ciberseguridad evolucionan al mismo ritmo que la IA. Hoy en día, las empresas deben entrenar algoritmos de aprendizaje automático para reconocer los ataques perpetrados por otros algoritmos de aprendizaje automático. Por ejemplo, se descubrió que los piratas informáticos utilizaron el aprendizaje automático para identificar puntos débiles en las redes empresariales. Usaron esta información para apuntar a puntos de entrada a través de phishing, spyware o ataques distribuidos de denegación de servicio.

Otros actores de amenazas han desarrollado malware inteligente, o incluso piratas informáticos artificiales, para personalizar los ataques adaptados a los contextos específicos de las víctimas. Los ataques basados ​​en IA demuestran las propuestas de valor comunes de la IA: escalabilidad rápida, análisis de comportamiento y personalización. Estas capacidades se pueden usar de manera nefasta en infracciones, brotes u otros incidentes de seguridad.

El juego del gato y el ratón de los hackers empresariales representa una dinámica importante y peligrosa en la innovación de la ciberseguridad. Sigue siendo fundamental que las organizaciones realicen inversiones para proteger, especialmente porque los sistemas heredados no se pueden actualizar o reemplazar fácilmente.

Los casos de uso anteriores son solo algunas de las numerosas aplicaciones de la IA en la ciberseguridad. A pesar de todo el potencial, el aprendizaje automático no es una panacea; es solo una herramienta. Y recuerda: evita las balas de plata, pero considera el lado positivo . A pesar del elevado marketing de los proveedores, la realidad es que los entornos de seguridad empresarial son redes vastas y dinámicas. Deben ser monitoreados, auditados y actualizados constantemente en función de los vectores de amenazas internas y externas impredecibles en curso. Definir lo que es anómalo requiere definir lo que es normal. Esto es extremadamente difícil, ya que los entornos informáticos y económicos se transforman muy rápidamente.

Si bien los métodos tradicionales de detección de amenazas basados ​​en firmas, sin mencionar a los humanos, tienen puntos ciegos, también los tienen las técnicas de aprendizaje automático. La intención clara de aplicación es primordial para cualquier herramienta, y el resultado es tan bueno como la entrada de datos. Finalmente, como con cualquier acción-reacción, hay motivos para el optimismo: las amenazas cada vez más sofisticadas están provocando un renacimiento de herramientas de mitigación cada vez más sofisticadas.

Fuente: techtarget