Cuando se aplica a la ciberseguridad, la inteligencia artificial tiene la capacidad de optimizar la prevención y la detección de amenazas, así como las respuestas que las organizaciones despliegan ante ellas.
Ahora bien, dado que esta tecnología también es aprovechada por hackers para ampliar y perfeccionar sus ataques, si quieren evitar que la IA se convierta en un arma de doble filo para la seguridad cibernética, las organizaciones deben estar preparadas para ir un paso más allá en materia de adopción y uso de la inteligencia artificial.
¿Cómo pueden hacerlo? Conociendo e implementando diferentes estrategias que permiten incluir de manera eficiente la IA en las prácticas que les permiten resguardar sus recursos IT.
Combinar inteligencia artificial con ciberseguridad, una decisión con amplios beneficios
Incluir la IA en la seguridad cibernética implica integrar tecnologías diversas (redes neuronales, análisis de datos, aprendizaje automático, entre otras) para optimizar las barreras de protección IT organizacionales.
Al analizar grandes cantidades de datos, la IA ayuda a identificar patrones y anomalías que podrían indicar vulnerabilidades y permite desplegar respuestas automatizadas y eficaces que mitiguen el riesgo y resuelvan las amenazas.
Su relevancia es tal que, de acuerdo con un informe que recolecta la opinión de 850 ejecutivos de seguridad IT de 7 segmentos productivos distintos y 10 países diferentes, casi tres cuartas partes de las empresas están experimentando con IA en casos de uso de ciberseguridad.
Ahora bien, ¿cuáles son las razones que explican la aceleración en el ritmo de adopción de IA en la seguridad cibernética?
La respuesta se encuentra en las ventajas que aporta la aplicación de inteligencia artificial en la protección de los recursos tecnológicos:
- Optimización de la detección y respuesta ante amenazas. Los algoritmos de aprendizaje automático tienen la capacidad de analizar grandes cantidades de datos para detectar comportamientos inusuales y riesgos potenciales en tiempo real, lo que conduce a respuestas más rápidas y eficaces. Además, los sistemas basados en IA pueden priorizar las alertas en función de la gravedad de las amenazas.
- Respuesta mejorada ante incidentes. La IA puede automatizar las tareas rutinarias de respuesta ante incidentes, acelerando los tiempos de reacción y minimizando los errores humanos. Al analizar incidentes pasados, también puede predecir posibles vectores de ataque, lo que, en definitiva, fortalece las defensas organizacionales.
- Automatización de tareas repetitivas. Gracias a la adopción de tecnologías de inteligencia artificial, las compañías pueden automatizar tareas que consumen tiempo y son proclives a errores humanos, como la supervisión del tráfico de red y el análisis de registros. Así, garantiza que se realicen de forma coherente y precisa.
- Mayor conocimiento y toma de decisiones mejorada. La inteligencia artificial permite integrar y analizar datos de diversas fuentes, aportando una visión completa del panorama de ciberseguridad de una organización. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden correlacionar datos procedentes del tráfico de red y las actividades de los endpoints para predecir posibles ataques.
- Mayor eficiencia en la evaluación y priorización de riesgos. Por otro lado, las tecnologías de inteligencia artificial pueden evaluar el panorama de seguridad IT de una organización, identificando vulnerabilidades y priorizando los esfuerzos de reparación, teniendo en cuenta los niveles de riesgo. Esto ayuda a optimizar la asignación de recursos y a centrarse en áreas críticas.
¿Cómo garantizar el éxito de la implementación de IA en el programa de seguridad IT?
Ahora bien, para asegurar el uso eficaz de la inteligencia artificial en sus estrategias de ciberseguridad, las organizaciones deben conocer y desplegar una serie de buenas prácticas. Conozcamos cuáles son.
Garantizar la calidad de los datos
Contar con datos de buena calidad es fundamental para entrenar modelos de IA que sean capaces de detectar y responder a las amenazas. Después de todo, su éxito depende de los datos con los que se alimenta.
Por eso, las organizaciones deben priorizar los procesos de limpieza y validación de datos a fin de eliminar errores e inconsistencias que podrían comprometer el rendimiento de la IA. Para que los resultados sean los esperados, los registros tienen que ser diversos, precisos y actualizados.
Asimismo, es fundamental proteger la privacidad de la información mediante la puesta en marcha de medidas de cifrado, controles de acceso y anonimización. Esto no solo permitirá el cumplimiento de la normativa vigente, evitando multas y problemas legales, sino que también asegurará la eficacia de la IA.
Finalmente, para asegurar la precisión en la toma de decisiones, es preciso prestar atención a los posibles sesgos en los datos de entrenamiento de los modelos. Esto puede hacer que se prioricen ciertos tipos de amenazas y se dejen de lado otras.
Diseñar una estrategia de despliegue de IA
Para que los resultados sean los esperados, las compañías necesitan determinar cómo se va a utilizar la inteligencia y quién la va a supervisar. En este sentido, es preciso tener en cuenta los mecanismos de gobernanza, definiendo las funciones y las responsabilidades de quienes conforman los equipos IT. Solo así es posible garantizar que se detecten y corrijan las potenciales anomalías y vulnerabilidades.
También es importante seleccionar los casos de uso adecuados para la implantación, revisándolos y ampliándolos de forma continua.
Fomentar una integración adecuada con los sistemas existentes
La integración perfecta de la IA con los sistemas de seguridad existentes mejora su eficacia, sin provocar interrupciones operativas.
Esto ayuda a garantizar la compatibilidad entre las herramientas de IA y la infraestructura actual, incluidos los firewalls y los sistemas de detección de intrusiones.
El uso de API y protocolos estandarizados permite una integración fluida, haciendo que la inteligencia artificial funcione como un complemento de las medidas de ciberseguridad existentes.
Capacitar a los colaboradores
Los empleados deben estar al tanto sobre los riesgos asociados a la inteligencia artificial y cómo esta tecnología puede utilizarse para manipularlos, poniendo en peligro la seguridad de los datos.
Para evitar inconvenientes, es recomendable realizar simulaciones y ejercicios, así como contar con la colaboración de expertos en la industria y conocer las últimas ciberamenazas basadas en IA.
Fomentar la colaboración IA-humanos
Si bien la inteligencia artificial es útil para procesar grandes volúmenes de datos e identificar patrones, la supervisión humana es crucial para la comprensión contextual y la toma de decisiones.
Mientras que la IA se encarga del monitoreo y el análisis de rutina, los profesionales de seguridad IT pueden revisar y validar los resultados para detectar posibles sesgos, falsos positivos o resultados manipulados, así como centrarse en tareas estratégicas apuntadas a la toma de decisiones.
Realizar pruebas y auditorías periódicas
Las pruebas y actualizaciones periódicas de los modelos de inteligencia artificial permiten mantener su eficacia en un panorama de amenazas dinámico, garantizando que las defensas sean las adecuadas.
El monitoreo constante y la ejecución de pruebas de seguridad periódicas ayudan a identificar debilidades que los atacantes podrían explotar. En este sentido, las pruebas de penetración diseñadas expresamente para sistemas de IA son una herramienta muy valiosa.
Además, la supervisión continua del rendimiento de la inteligencia artificial ayuda a identificar áreas de mejora y evita las desviaciones en los modelos.¿Estás aprovechando todo el potencial de la inteligencia artificial para potenciar tus estrategias de ciberseguridad? Si necesitás ayuda para hacerlo, entrá en contacto con nosotros.
