Por Luis Corrons (*)
Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología, también existen riesgos asociados al uso de la IA en ciberseguridad. Por lo cual, exploraremos tanto las ventajas como los peligros de la IA en la ciberseguridad, incluyendo ejemplos de cómo los ciberdelincuentes podrían utilizar la IA para mejorar los ataques de ingeniería social y cómo las empresas de ciberseguridad pueden utilizar la IA para proteger mejor a los usuarios.
Una de las mayores ventajas de la IA en ciberseguridad es su capacidad para automatizar tareas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenarse para identificar patrones y anomalías en el tráfico de red, lo que les permite detectar y responder a las amenazas en tiempo real. Esto puede aumentar enormemente la eficiencia de los equipos de ciberseguridad y ayudarles a adelantarse a las amenazas en rápida evolución. Por ejemplo, los sistemas de detección de intrusiones (IDS) basados en IA pueden detectar y bloquear automáticamente el tráfico de red malicioso, sin intervención humana.
La IA también puede utilizarse para mejorar la precisión de la detección de amenazas. Las soluciones tradicionales de ciberseguridad dependen de sistemas basados en reglas que se basan en patrones predefinidos para identificar las amenazas. Sin embargo, estos sistemas pueden ser fácilmente burlados por los atacantes que utilizan nuevas tácticas o técnicas. En cambio, los sistemas basados en IA pueden aprender de incidentes pasados y adaptarse a nuevas amenazas, lo que los hace más resistentes a los ataques. Por ejemplo, los sistemas basados en IA pueden aprender a identificar nuevas cepas de malware analizando su comportamiento, sin depender de patrones predefinidos.
Otra ventaja de la IA en ciberseguridad es que puede ayudar a las organizaciones a priorizar su respuesta a los incidentes. Con la gran cantidad de datos que generan las redes, puede ser difícil para los equipos de seguridad determinar qué incidentes son los más críticos y requieren más atención. La IA puede ayudar a identificar los incidentes más críticos y priorizar la respuesta en consecuencia.
Por ejemplo, un sistema basado en IA podría alertar automáticamente a un equipo de seguridad de un incidente de alta prioridad, como un ataque de ransomware, mientras que un incidente de menor prioridad, como un simple intento de phishing, podría gestionarse automáticamente.
Sin embargo, a medida que la IA se hace más frecuente en la ciberseguridad, también plantea una amenaza para el panorama de la seguridad. Uno de los mayores riesgos es que los sistemas de IA puedan ser pirateados o manipulados, permitiendo potencialmente a los atacantes hacerse con su control. Esto podría conducir al lanzamiento de ciberataques devastadores, como ataques distribuidos de denegación de servicio (DDoS) o la filtración de datos confidenciales. Por ejemplo, un atacante podría utilizar la IA para eludir los sistemas de detección de intrusos generando tráfico de red maliciosa que parezca legítimo.
Otro riesgo asociado a la IA en ciberseguridad es que puede utilizarse para lanzar ataques muy sofisticados y selectivos. Los sistemas basados en IA pueden aprender de incidentes pasados y adaptarse a nuevas tácticas, lo que permite a los atacantes eludir las soluciones de seguridad tradicionales y lanzar ataques muy eficaces. Por ejemplo, el malware basado en IA podría utilizarse para evadir el software antivirus cambiando constantemente su código y comportamiento, lo que dificultará su detección por parte de los equipos de seguridad.
Además, los ataques de ingeniería social basados en IA son cada vez más sofisticados y difíciles de detectar. Los ciberdelincuentes están utilizando la IA para suplantar el comportamiento humano, como el uso de texto o voz generados por IA para hacerse pasar por una persona o entidad de confianza y engañar a los usuarios para que faciliten su información personal o dinero. Esto hace que a los usuarios les resulte cada vez más difícil distinguir entre comunicaciones legítimas y maliciosas.
Para mitigar estos riesgos, las empresas de ciberseguridad están utilizando la IA para proteger a los usuarios de este tipo de ataques. Por ejemplo, los sistemas basados en IA pueden utilizarse para detectar y bloquear intentos maliciosos de ingeniería social analizando patrones de comunicación e identificando anomalías. Además, los sistemas basados en IA pueden utilizarse para identificar y bloquear malware analizando el comportamiento de archivos y procesos en tiempo real.
En conclusión, el uso de la IA en ciberseguridad puede aportar importantes beneficios en términos de automatización, detección de amenazas y respuesta a incidentes. Sin embargo, también plantea riesgos, como el potencial de pirateo y manipulación, el lanzamiento de ataques sofisticados y la violación de la privacidad. Las empresas de ciberseguridad están utilizando la IA para proteger a los usuarios de este tipo de ataques, detectando y bloqueando los intentos maliciosos de ingeniería social, e identificando y bloqueando el malware mediante el análisis del comportamiento de archivos y procesos en tiempo real. Sin embargo, es importante recordar que la IA no es una bala de plata y que es importante contar con múltiples capas de defensa para protegerse contra las ciberamenazas.
Es posible que te preguntes si la tecnología de la IA es realmente tan avanzada como se suele describir. Es una pregunta justa, y tiene una respuesta sencilla: Sí, la tecnología de IA ha avanzado realmente hasta el punto de que ahora se encuentra en un punto de inflexión, y sólo sigue ganando impulso.
Para poner las cosas en perspectiva, todo el texto de este artículo ha sido generado por ChatGPT. Sólo he creado las indicaciones necesarias para explicar mi petición a las herramientas de IA. Esperamos que una mirada crítica al texto anterior te ayude a comprender mejor el creciente papel de la IA, tanto en el panorama de la ciberseguridad como fuera de él.
(*) Especialista de Seguridad de Avast
