Cómo la detección de amenazas con IA está transformando la ciberseguridad empresarial

¿Qué es la detección de amenazas impulsada por inteligencia artificial?

La detección de amenazas impulsada por inteligencia artificial implica la creación, el entrenamiento, la implementación y la gestión de sistemas de ciberseguridad para acelerar la detección precisa de amenazas y su mitigación. Estos sistemas utilizan el aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) para analizar grandes volúmenes de datos de actividad en toda la empresa. Los datos de actividad implicados en un análisis con algoritmos de aprendizaje automático pueden incluir lo siguiente:

• Patrones de tráfico de red y cargas útiles de paquetes.
• Efectos de configuración de aplicaciones u otros componentes.
• Efectos del acceso a los datos y su contenido.
• Comportamientos de los usuarios.

La clave de la detección de amenazas mediante inteligencia artificial radica en la capacidad analítica del aprendizaje automático. En efecto, esta detección aprende los comportamientos normales –o permitidos– del entorno, comprende una variedad de amenazas existentes y busca desviaciones o anomalías respecto a la línea base histórica. Son estas diferencias o excepciones –a veces demasiado sutiles para que las herramientas de seguridad tradicionales las detecten– las que pueden indicar una posible actividad maliciosa.

Una vez que un algoritmo de aprendizaje automático indica una amenaza potencial, la capa de inteligencia artificial de la plataforma de ciberseguridad puede tomar medidas automáticas y autónomas. Las respuestas impulsadas por inteligencia artificial pueden incluir lo siguiente:

• Denegar el acceso a datos o aplicaciones.
• Prohibir cambios no autorizados en datos o aplicaciones.
• Detener el tráfico de red o el acceso de usuarios.
• Crear registros detallados de anomalías.
• Alertar a los equipos de seguridad para que realicen investigaciones adicionales.

La detección de amenazas mediante inteligencia artificial también puede evolucionar y perfeccionar su toma de decisiones con el tiempo. Puede aprender a partir de datos históricos actualizando regularmente la línea base de actividades y ajustando las alertas para adaptarse a los niveles normales de actividad que cambian. También puede aprender del feedback humano, lo cual permite a los equipos de seguridad responder a las alertas generadas por la inteligencia artificial y utilizar las determinaciones humanas para afinar aún más las alertas y respuestas. Por ejemplo, si una actividad X parecía sospechosa, y un experto humano determinó que la respuesta apropiada era Y, entonces se ajustarán las respuestas futuras ante actividades X de acuerdo con ello.

Beneficios de la detección de amenazas impulsada por inteligencia artificial

La detección de amenazas mediante inteligencia artificial ofrece muchos beneficios empresariales, entre ellos:

• Mayor velocidad. El aprendizaje automático es reconocido por su capacidad para procesar y analizar grandes volúmenes de información rápidamente. Esto permite un aprendizaje rápido y una detección veloz de amenazas, lo cual es fundamental para mitigar amenazas modernas. La inteligencia artificial también puede actuar con rapidez, emitiendo una respuesta adecuada ante amenazas percibidas y alertando a los equipos de seguridad para una evaluación más detallada.
• Mayor automatización. La detección de amenazas mediante inteligencia artificial hace un uso extensivo de capacidades de automatización, permitiendo que la plataforma de seguridad actúe con velocidad y autonomía. Las plataformas de inteligencia artificial pueden encargarse de la detección de amenazas, así como del análisis de vulnerabilidades, la gestión de parches y la respuesta ante incidentes. Esto libera al personal de seguridad para que supervise el entorno, se concentre en incidentes reales y se enfoque en actividades más estratégicas en lugar de estar constantemente respondiendo a alertas.
• Mayor precisión. La misma precisión y capacidad de análisis que el aprendizaje automático aporta a la analítica empresarial es igualmente adecuada para la ciberseguridad. La detección de amenazas mediante inteligencia artificial puede identificar patrones y detectar anomalías que las herramientas tradicionales podrían pasar por alto. Además, puede limitar los falsos positivos, proporcionando mayor confianza en la presencia de amenazas y en la respuesta ante ellas.
• Gestión proactiva de amenazas. El análisis y la información proporcionados por la analítica basada en aprendizaje automático pueden identificar vulnerabilidades potenciales y posibles vectores de ataque antes de que ocurra un ataque. Incluso puede predecir posibles ataques. Esto permite a los profesionales de seguridad prevenir amenazas y mejorar las posturas de seguridad de forma proactiva, en lugar de reactiva.
• Comportamiento adaptativo. Las plataformas de detección de amenazas mediante inteligencia artificial pueden aprender a partir de datos analizados, condiciones cambiantes y respuestas humanas de seguridad. Esto permite que los modelos de aprendizaje automático y las respuestas impulsadas por inteligencia artificial mejoren constantemente con el tiempo. También pueden adaptarse a la tolerancia al riesgo, las necesidades de seguridad y los requisitos de respuesta particulares de cada empresa.
• Respuestas consistentes. La detección de amenazas mediante inteligencia artificial reduce la dependencia de juicios y respuestas humanas. Esto puede disminuir significativamente los impactos del error humano y garantizar respuestas más predecibles y coherentes ante las amenazas. Esto beneficia la continuidad del negocio y las posturas de cumplimiento normativo.

Cómo se utiliza la IA para la detección de amenazas en la empresa

La inteligencia artificial ha demostrado capacidades extraordinarias en analítica de datos y automatización adaptable de flujos de trabajo. Estas capacidades están siendo adoptadas por diseñadores de inteligencia artificial y ya están encontrando aplicación en diversas herramientas de ciberseguridad impulsadas por IA, entre ellas:

• Simulación de ataques. La inteligencia artificial generativa puede formular y lanzar ataques simulados contra una organización. Esto permite a los expertos en ciberseguridad probar las defensas existentes, identificar y validar vulnerabilidades potenciales, y mejorar los modelos de detección de amenazas mediante pruebas de estrés y entrenamiento adicional de los sistemas de detección.
• Seguridad de red. Los sistemas de detección y respuesta de red utilizan inteligencia artificial para supervisar el tráfico de red, analizar fuentes y patrones de tráfico, examinar las cargas útiles de los paquetes y detectar amenazas complejas y sutiles que pueden eludir las herramientas de seguridad de red tradicionales.
• Seguridad de los endpoints. Los sistemas de detección y respuesta de endpoints (EDR) utilizan inteligencia artificial para gestionar dispositivos de punto final como computadoras portátiles, de escritorio y otros dispositivos. Estos sistemas pueden analizar la actividad de los dispositivos y los patrones de comportamiento de los usuarios para detectar y responder a amenazas potenciales o actividades maliciosas.
• Seguridad de la infraestructura. Los sistemas de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM) utilizan inteligencia artificial para analizar registros de seguridad de hardware y aplicaciones. Al aprender comportamientos normales y comprender excepciones comunes, una plataforma SIEM puede analizar e identificar rápidamente amenazas potenciales en toda la infraestructura empresarial.
• Seguridad física. Las amenazas físicas –como la manipulación o el robo de dispositivos– a menudo se pasan por alto como amenazas de ciberseguridad. El análisis de imágenes y videos impulsado por inteligencia artificial puede reconocer rostros u otras biometrías, autenticar roles o accesos basados en biometría y alertar al personal de seguridad si alguien se comporta de manera inapropiada.

Cómo implementar sistemas de detección de amenazas mediante IA

Cada empresa y sus necesidades son diferentes, por lo que no existe una metodología única para implementar un sistema de detección de amenazas impulsado por inteligencia artificial en una infraestructura de seguridad empresarial. La implementación adecuada requiere planificación estratégica, conocimientos técnicos y un perfeccionamiento constante. Sin embargo, existen algunas pautas importantes que pueden ayudar a mejorar los resultados de la implementación, entre ellas:

• Comenzar con un objetivo en mente. Todo proyecto requiere una meta. Identifique los tipos de amenazas que la empresa debe abordar con el sistema de inteligencia artificial, los objetivos previstos –como la automatización de la identificación y mitigación de amenazas– y establezca un alcance apropiado para el sistema.
• Definir el éxito. Considere los criterios que definen una implementación exitosa del sistema de inteligencia artificial. Esto puede involucrar una selección de métricas relevantes, como amenazas detectadas, amenazas mitigadas o incluso una relación entre ambas. Las métricas pueden configurarse y mostrarse normalmente en un panel de control del sistema. Cualquier desviación respecto a los criterios de éxito puede justificar investigaciones adicionales y ajustes posteriores a la implementación.
• Seleccionar el sistema de inteligencia artificial. Es necesario construir o elegir un sistema de detección adecuado, a menudo después de comparaciones minuciosas, evaluaciones y pruebas de concepto (PoC). Los sistemas pueden seleccionarse según sus capacidades, como detección de anomalías, reconocimiento de patrones o análisis del comportamiento. También pueden elegirse con base en su integración con la infraestructura de seguridad existente o para usarse en conjunto con herramientas de seguridad tradicionales.
• Organizar y preparar los datos de entrenamiento. Un sistema de inteligencia artificial debe ser entrenado, por lo que es importante identificar, recopilar y preparar los datos necesarios, incluidos registros de actividad del sistema, red y usuarios. Como en la mayoría de los entrenamientos con inteligencia artificial, los datos deben limpiarse, normalizarse y transformarse para lograr un formato y contenido uniforme. Asegúrese de cumplir con todas las normativas de protección y privacidad de los datos al acceder y preparar estos datos.
• Entrenar y validar la inteligencia artificial. Utilice los datos preparados para entrenar los modelos de aprendizaje automático del sistema. Esto puede requerir tiempo y esfuerzo. Valide el modelo entrenado revisando su precisión y rendimiento. Supervise el desempeño continuo y actualice el entrenamiento periódicamente conforme surjan nuevas amenazas o cambien las condiciones base.
• Implementar la inteligencia artificial. Una vez entrenado y validado, el sistema puede implementarse en producción. Esto suele requerir integración con otras herramientas de seguridad, como plataformas SIEM o sistemas de detección/prevención de intrusiones. Disponga de un plan de reversión bien definido. Configure el sistema cuidadosamente y desarrolle flujos de trabajo adecuados de alertas y automatización para gestionar las amenazas que el sistema esté capacitado para identificar. Esto puede requerir una fase de pruebas o una implementación tipo “blue/green” para asegurar que el sistema funciona según lo esperado.
• Supervisar y actualizar la inteligencia artificial. Una vez en funcionamiento, el sistema debe ser supervisado constantemente para garantizar su correcto desempeño y detectar posibles áreas de mejora, como perfeccionar flujos de automatización o aumentar la precisión en la detección de ciertas amenazas. Todo sistema de inteligencia artificial requiere actualizaciones periódicas del modelo, reentrenamiento y reajuste de condiciones base conforme evolucionen las amenazas y el entorno.
• Capacitar al personal de seguridad. La detección de amenazas mediante inteligencia artificial está destinada a complementar –no a reemplazar– a los equipos humanos de seguridad. Asegúrese de proporcionar al personal una capacitación completa sobre el uso de la herramienta, incluyendo la creación de flujos de trabajo automatizados y procedimientos de entrenamiento del sistema. Los sistemas deben ser explicables, y el personal debe comprender claramente cómo toma decisiones la inteligencia artificial.

Desafíos y limitaciones de los sistemas de detección de amenazas mediante IA

A pesar de sus beneficios y capacidades, la detección de amenazas impulsada por inteligencia artificial enfrenta varios desafíos que los líderes empresariales y tecnológicos deben considerar detenidamente antes de su implementación, especialmente en áreas críticas como la ciberseguridad. Entre los desafíos y limitaciones comunes se incluyen:

• Privacidad de los datos. La inteligencia artificial accede, almacena y analiza enormes cantidades de datos. Estos datos suelen ser sensibles para la empresa e incluso pueden incluir información personal identificable de los usuarios. La forma en que se almacenan, acceden, usan y transmiten estos datos debe cumplir con las obligaciones normativas y marcos legislativos vigentes. Se requieren políticas estrictas de protección y retención de datos.
• Uso ético. Al igual que los desafíos relacionados con la privacidad, los datos generados, accedidos y utilizados por los sistemas deben ser manejados únicamente por personas autorizadas y con fines legítimos. Se debe prevenir el uso de datos de seguridad con otros propósitos, por ejemplo, para detectar y explotar vulnerabilidades de un competidor comercial.
• Explicabilidad. Un reto constante en la inteligencia artificial es la explicabilidad, la transparencia necesaria para entender cómo el sistema toma decisiones utilizando los datos. La explicabilidad genera confianza y permite a la empresa demostrar fiabilidad en la plataforma. La falta de explicabilidad deteriora la confianza de líderes empresariales, empleados, socios, usuarios y demás interesados.
• Sesgo. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser eficaces, pero solo son tan buenos como los datos que los entrenan. El sesgo en los datos de entrenamiento puede conducir a decisiones inexactas, injustas o discriminatorias por parte del sistema. Los científicos de datos y desarrolladores deben curar cuidadosamente los datos de entrenamiento para eliminar cualquier sesgo que distorsione los análisis.
• IA como atacante. Aunque la inteligencia artificial generativa puede utilizarse para simular ataques, también puede ser aprovechada por actores maliciosos para lanzar ataques reales, identificando y explotando vulnerabilidades. Algunos mecanismos impulsados por inteligencia artificial pueden incluso engañar a los propios sistemas de detección. Los expertos en ciberseguridad deben estar atentos al uso malicioso de estas herramientas.

Cómo evaluar soluciones de detección de amenazas mediante IA

Más allá de consideraciones comunes como el costo, el soporte técnico y la facilidad de uso, los directores de seguridad de la información (CISO, por sus siglas en inglés) y sus equipos deben evaluar cuidadosamente ciertos aspectos clave antes de adoptar una solución impulsada por inteligencia artificial. Preguntas típicas que un CISO podría plantearse incluyen:

• ¿Qué tipos de amenazas detectará el sistema? Es fundamental considerar primero qué amenazas necesitan ser detectadas y luego qué herramientas son capaces de hacerlo. Las amenazas comunes incluyen malware, suplantación de identidad (phishing), intrusiones en la red, ataques internos, análisis de comportamiento de sistemas y usuarios, detección de anomalías y reconocimiento de patrones.
• ¿Cuáles son las características de rendimiento del sistema? Determine las capacidades específicas de la plataforma, como la detección y mitigación de amenazas en tiempo real, las opciones y requisitos de entrenamiento, la capacidad de mejorar su aprendizaje y adaptarse a amenazas nuevas o cambiantes, y su escalabilidad para gestionar grandes volúmenes de datos.
• ¿Qué tan preciso es el sistema? Incluso los mejores sistemas no son infalibles. Evalúe la precisión de la plataforma. Esto puede requerir una implementación de prueba de concepto (PoC) para determinar si la plataforma detecta y neutraliza las amenazas esperadas. Además, la plataforma debe minimizar los falsos positivos. Considere con qué frecuencia se lanzan o actualizan nuevos algoritmos.
• ¿El sistema se integra con la infraestructura de seguridad actual? Considere qué tan bien se integra la solución con la infraestructura existente, especialmente con herramientas actuales como antivirus, firewalls, seguridad de endpoints y plataformas SIEM. Evite sistemas que requieran cambios fundamentales en otros componentes de seguridad.
• ¿Cuánto trabajo puede automatizar el sistema? Una parte esencial de estas soluciones es reducir la carga de trabajo de los equipos de seguridad. Evalúe cuántas tareas puede automatizar el sistema, incluyendo la detección de amenazas y las respuestas autónomas en tiempo real. Un sistema que dependa de supervisión humana constante no aprovecha completamente las capacidades de la inteligencia artificial.
• ¿Cómo se comunica el sistema? Incluso el sistema más capaz y autónomo debe comunicar alertas, generar informes y proporcionar contexto adecuado a los analistas de seguridad. Evalúe cómo genera, prioriza y entrega alertas la solución.
• ¿El sistema mantiene el cumplimiento normativo? Considere el papel de la supervisión humana sobre el sistema y asegúrese de que este respalde la continuidad del negocio y las obligaciones regulatorias.

Stephen J. Bigelow, editor sénior de tecnología en Informa TechTarget, cuenta con más de 30 años de experiencia en redacción técnica en la industria de la informática y la tecnología.