Desmitificando el papel de la IA en la ciberseguridad

Hay mucha anticipación y expectativa en los negocios en torno al papel de la inteligencia artificial (IA) y los beneficios de ciberseguridad que podemos esperar obtener de nuestras integraciones diversificadas.

Desde chatbots de sitios web que brindan un mejor servicio al cliente, hasta identificación biométrica y análisis de datos de clientes de vanguardia, la IA y Edge AI están preparados para transformar el mundo tal como lo conocemos. El tema es tan debatido como envuelto en misterio, como los sueños. de IA que conducen a un nuevo y valiente futuro chocan con las populares fantasías distópicas de ciencia ficción que retratan a seres humanos dominados por máquinas hiperinteligentes.

Podría ser el momento de una dosis de realidad muy necesaria, especialmente en lo que respecta al impacto de la IA en nuestra futura seguridad de la información y su papel en las principales industrias.

Es probable que ni los sueños más salvajes ni las peores pesadillas se hagan realidad en el corto plazo, pero la IA ya brinda beneficios significativos a las aplicaciones y tiene el potencial de mejorar las defensas cibernéticas de manera exponencial. Y aunque la IA también plantea ciertas amenazas a los datos y la información, en su mayoría se aplicará a nuestro favor y debería convertirse en un componente clave del arsenal defensivo de cualquier organización.

¿Cómo funcionan juntas la inteligencia artificial y la ciberseguridad?

Aunque las comodidades y los beneficios de esta era digital son numerosos, también trae muchos inconvenientes. Una de sus amenazas más notorias y dañinas es que nuestros datos confidenciales e información personal están en riesgo como nunca antes.

La última década ha visto cientos de incidentes de fraude de identidad, incidentes de grandes pérdidas financieras y, por supuesto, violaciones masivas de datos. Por naturaleza, los ataques cibernéticos están muy extendidos y afectan a todas las personas, empresas y gobiernos. Estamos entrando en una era en la que los ciberdelincuentes pueden lograr sus objetivos en cualquier parte del mundo y en cualquier momento. Como tal, nuestra necesidad de una ciberseguridad efectiva y progresiva nunca ha sido más importante que ahora.

Un ciberataque típico es un intento de los antagonistas o ciberdelincuentes de obtener acceso y modificar o dañar el sistema informático o la red de su objetivo. Son sistemáticos, planificados y utilizan tecnología cuidadosamente calculada para interrumpir las organizaciones y cualquier negocio relacionado (a menudo crítico). operaciones.

Si bien el futuro parece sombrío, también se han producido avances tecnológicos con importantes aplicaciones de ciberseguridad. Uno de estos cambios clave en el juego son las tecnologías y técnicas desarrolladas y asistidas por inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) como un subconjunto de la misma.

Lo que estamos viendo hoy es que los inicios de sesión biométricos se utilizan cada vez más mediante el escaneo de huellas dactilares, retinas o huellas palmares para establecer inicios de sesión seguros. Esto se puede usar como una medida de seguridad independiente o en combinación con una contraseña, y se encuentra más comúnmente en la tecnología de teléfonos inteligentes.

Los expertos en ciberseguridad han demostrado de manera concluyente que las contraseñas son muy vulnerables a las amenazas cibernéticas, lo que compromete los datos personales, los detalles de las tarjetas de crédito e incluso los números de la seguridad social. Todas estas son razones por las que los inicios de sesión biométricos contribuyen positivamente a la ciberseguridad.

La IA se puede utilizar para identificar vulnerabilidades de sistemas o dispositivos y otros posibles actos maliciosos. Es un hecho que los sistemas tradicionales no pueden mantenerse al día con la gran cantidad de malware generado cada mes, por lo que se ha convertido en una de las muchas áreas posibles para que la IA intervenga y resuelva el problema.

En este momento, las empresas de ciberseguridad están enseñando a los sistemas de inteligencia artificial a detectar malware e inicios de sesión no autorizados mediante la adopción de algoritmos complejos. De esta manera, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ahora se utilizan para proteger las criptomonedas basadas en blockchain, la banca en línea, los registros confidenciales de la empresa, los datos de los clientes, etc.

Estos sistemas ya tienen la capacidad de distinguir incluso los patrones más simples en ataques de ransomware y malware, impidiendo efectivamente que ingresen a redes o sistemas individuales. También están haciendo uso de funciones predictivas que van más allá de la velocidad de los enfoques tradicionales. Es por esta razón que

Los sistemas que se ejecutan en IA desbloquean capacidades de procesamiento de lenguaje natural que recopilan información automáticamente a través de publicaciones, noticias y estudios de ciberamenazas. Este conocimiento proporcionará información sobre las tendencias, los ataques cibernéticos y los métodos para la prevención. Además, ayuda a las empresas de seguridad de la información a mantenerse actualizadas sobre las amenazas y los plazos actuales, y a crear estrategias proactivas para proteger a las organizaciones.

6 formas en que la IA mejorará la ciberseguridad

Todos sabemos que hay varias formas en que AI y ML o el aprendizaje automático influirán en nuestro futuro. Hemos destacado algunas de las formas en que estas tecnologías marcarán la diferencia al dar a la ciberseguridad el impulso que tanto necesita.

1. Aprendizaje automático en la detección de ciberamenazas

Las organizaciones deben poder detectar un ataque cibernético con anticipación para poder contrarrestar lo que los adversarios buscan lograr. El aprendizaje automático parece ser el aspecto de la inteligencia artificial, que ha demostrado ser extremadamente útil para detectar amenazas cibernéticas en función del análisis de datos y encontrar una amenaza antes de aprovechar una falla en los sistemas de información.

El aprendizaje automático ayuda a las computadoras a emplear y ajustar algoritmos en función de los datos obtenidos, aprender de ellos y comprender las mejoras necesarias. En un sentido de seguridad cibernética, esto significaría que el aprendizaje automático permite que la computadora detecte amenazas e identifique cualquier anomalía incluso con mayor precisión que cualquier ser humano.

La tecnología tradicional se basa en gran medida en los resultados anteriores y no puede improvisar como lo hace la IA. Las tecnologías clásicas no pueden abordar las últimas técnicas y trucos de los piratas informáticos como lo hace la IA. Además, la cantidad de ciberamenazas a las que se enfrentan las personas todos los días es demasiado para los humanos y la IA las gestiona mejor.

2. Autenticación y protección de contraseña con tecnología de IA

Las contraseñas siempre han sido un control de seguridad muy débil y, en la mayoría de los casos, son el único vínculo entre los ciberdelincuentes y nuestras identidades. La autenticación biométrica se está evaluando como una alternativa a las contraseñas, pero no es muy conveniente y los atacantes también pueden eludir fácilmente estos controles. Los desarrolladores están utilizando IA para mejorar la autenticación biométrica actual y eliminar cualquier imperfección para convertirla en una aplicación sólida.

Un ejemplo es la tecnología de reconocimiento facial de Apple que se utiliza actualmente en sus teléfonos inteligentes iPhone X. Llamado Face ID, el dispositivo detecta las características faciales del usuario mediante sensores infrarrojos incorporados y motores neuronales. El software de IA produce un modelo facial sofisticado al reconocer similitudes y patrones clave.

Apple cree que esta tecnología tiene una probabilidad entre un millón de engañar a la IA y abrir la aplicación con otra cara. La arquitectura del dispositivo AI también puede funcionar bajo diversas condiciones de iluminación, compensando cambios como tener un nuevo peinado, aumentar el vello facial, usar una sudadera con capucha, etc.

3. IA y ML en detección y control de prevención de phishing

El phishing es uno de los métodos de ciberataque más utilizados en los que los piratas informáticos intentan entregar su carga útil mediante un ataque de phishing. Los correos electrónicos de phishing son extremadamente comunes; de hecho, uno de cada 99 correos electrónicos es un intento de ataque. Una vez abierto, el correo electrónico contendrá un enlace que invita a la víctima a instalar malware o uno de los favoritos de los piratas informáticos, el ransomware, en su dispositivo. Afortunadamente, AI y ML jugarán un papel importante en la mitigación y frustración de los ataques de phishing.

AI y ML pueden identificar y rastrear más de 10,000 fuentes de phishing activas y responder mucho más rápido que los humanos. AI y ML también trabajan para monitorear las amenazas de phishing de todo el mundo, y su conocimiento de las campañas de phishing no se limita a una sola región geográfica. AI también permite distinguir rápidamente entre un sitio web falso y uno válido.

4. Uso de IA y ML en la gestión de vulnerabilidades

Casi todos los procesos comerciales incluyen tecnología de la información (TI). Solo este año se registraron más de 2000 vulnerabilidades únicas hasta la fecha. Manejar todo esto con tecnología humana o convencional es increíblemente difícil. Sin embargo, la IA abordará esto mucho más fácilmente.

Los sistemas basados ​​en IA y ML no permiten que las amenazas en línea exploten una vulnerabilidad. En cambio, estos sistemas basados ​​en IA buscan de manera eficiente y efectiva posibles fallas en los sistemas de información corporativos y lo hacen incorporando con éxito varias variables, como foros de hackers de la dark web, credibilidad de los hackers, tendencias utilizadas, etc. Estos sistemas pueden analizar dichas variables y utilizar el conocimiento para decidir cuándo y cómo se pueden atacar los objetivos vulnerables.

5. Seguridad de red e IA

La IA nos hará la vida mucho más fácil, pero también conducirá a la obsolescencia de muchas tecnologías que utilizamos actualmente. También puede llevar a que ciertos puestos o trabajos se vuelvan obsoletos. Dos aspectos esenciales de la seguridad de la red son el desarrollo de políticas de seguridad y la topografía de la red de una organización.

Por lo general, ambas tareas consumen mucho tiempo y requieren mucho esfuerzo humano y tiempo. Ahora podemos usar IA para automatizar estos procesos analizando y estudiando la dinámica del tráfico de red y recomendando políticas y procedimientos. Esto no solo ahorra tiempo, sino también mucha energía y dinero que podemos dedicar a las áreas de mejora y crecimiento técnico.

6. Análisis de comportamiento con IA

La capacidad de análisis de comportamiento de AI es otra mejora emocionante en nuestras mejoras de seguridad. Esto se reduce a que los algoritmos de ML pueden aprender y crear patrones de comportamiento al estudiar cómo usar su computadora u otros dispositivos inteligentes y sus plataformas en línea favoritas. Los detalles pueden incluir todo, desde sus tiempos de inicio de sesión habituales hasta sus patrones de navegación y mensajes de texto.

Si los algoritmos de IA encuentran comportamientos o acciones irregulares fuera de sus patrones normales en cualquier momento, pueden identificarlo como realizado por un usuario cuestionable o bloquear al individuo. Los comportamientos que afectan a los algoritmos de IA pueden ser cualquier cosa, desde compras masivas en línea, cuyos productos se envían a direcciones distintas a la suya, un aumento repentino en las cargas, descargas o la transferencia general de documentos de sus archivos archivados, o un cambio repentino en su ritmo de escritura.

¿Cómo puede AI reducir el costo de una violación de datos?

Con el ingenio radical de la inteligencia artificial, la identificación de brechas de ciberseguridad puede ayudar a los consumidores a salvaguardar su información privada.

Como la mayoría de los sitios web contienen una cierta cantidad de vulnerabilidades conocidas, los piratas informáticos se dirigen con frecuencia a aquellos con el mayor volumen de datos personales. En la mayoría de los casos, esto se hace sin esfuerzo, sin la participación activa y la conciencia del usuario. Exploremos cómo se usa la IA para contrarrestar las amenazas a la información personal en varias industrias.

Bancario

La detección de anomalías es una técnica que utiliza IA para identificar actividades inusuales en un mundo complejo. Por ejemplo, cuando un cliente inesperadamente realiza un retiro sospechoso de su cuenta bancaria. Esta actividad estaría más allá de los límites de "comportamiento natural" de este cliente específico, y tanto el cliente como el banco serían informados de esta actividad inusual.

El fraude y uso indebido de tarjetas de crédito es uno de los principales problemas del sector bancario. AI ayuda a minimizar estas amenazas utilizando una técnica de identificación de uso indebido. Aquí, las computadoras identifican el fraude o el uso indebido de tarjetas de crédito en función de las reglas anteriores integradas en el sistema. Cada invasión documentada tiene una firma única. Firmas similares describen las características de la invasión. A menudo, las firmas tendrán un defecto similar. Cuando el dispositivo detecta una de estas firmas, el banco recibe una alerta.

Otro problema para los bancos es el fraude en las solicitudes de préstamos. La IA se utiliza para analizar rápidamente la información sobre la autenticidad de un solicitante y detectar comportamientos inusuales o anomalías en los datos proporcionados, como una dirección residencial o comercial sospechosa. Al eliminar las solicitudes de préstamo fraudulentas antes de lo habitual en el proceso de solicitud, el fraude se puede restringir o erradicar por completo y se puede dedicar más tiempo a revisar las solicitudes legítimas.

Seguro

Las compañías de seguros se han convertido en un objetivo valioso para los piratas informáticos debido a la gran cantidad de datos que las aseguradoras recopilan sobre personas y empresas. Es comprensible que la necesidad de seguir siendo competitivos y al mismo tiempo reducir los riesgos de seguridad haya llevado a las empresas a digitalizar sus productos e invertir en nuevas plataformas electrónicas. Esta inversión, sin embargo, genera otras amenazas emergentes de seguridad cibernética.

Cuando un cliente envía su solicitud de seguro, existe la presunción de que el posible titular de la póliza proporcionará detalles precisos. No obstante, un pequeño número de candidatos también fabrica datos para manipular la tasa que reciben de las compañías de seguros.

Para abordar este problema, las aseguradoras utilizan IA para analizar los perfiles de redes en línea de un solicitante para afirmar que los datos proporcionados no son fraudulentos. Por ejemplo, AI inspeccionará las imágenes, las publicaciones y la información del titular de la póliza potencial para validar los detalles enviados. Esta técnica tiene éxito en la detección de envíos fraudulentos.

La IA también se puede utilizar para optimizar la evaluación y el filtrado de reclamaciones de seguros en función de las tendencias de fraude conocidas. Este procedimiento no solo marca los reclamos potencialmente falsos para una mayor investigación, sino que tiene el beneficio adicional de detectar automáticamente los reclamos legítimos y agilizar la aprobación y el pago. Esto reduce los costos de las compañías de seguros y ayuda a reducir los precios de los clientes.

Cuidado de la salud

La privacidad y la protección en el cuidado de la salud son complicadas ya que miles pueden acceder a los datos de los pacientes. Sería poco práctico evaluar manualmente la cantidad de interacciones de datos de pacientes todos los días. Además, existe una mayor posibilidad de violaciones de la privacidad y la seguridad cuando los datos de un paciente están vinculados a Internet.

AI tiene la capacidad de escanear datos de pacientes por segundo en transacciones individuales y evaluar los diferentes factores relacionados con cada transacción, como el área de acceso, la cantidad de inicios de sesión y la duración de cada esfuerzo de inicio de sesión. Si la cuenta de un miembro del personal accede repentinamente a los archivos de 10,000 pacientes casi al mismo tiempo, la IA detectaría este comportamiento inusual y emitiría una alerta.

Los dispositivos médicos, incluidos los marcapasos y las bombas de insulina, se usan comúnmente en todo el mundo y brindan beneficios significativos a los pacientes. Sin embargo, estos dispositivos son vulnerables a los ataques, ya que muchos no tienen la versión del sistema operativo necesaria para aprovechar al máximo la protección y la privacidad del dispositivo. Los investigadores de seguridad examinaron la vulnerabilidad de los dispositivos médicos, lo que permite que los virus se transmitan al dispositivo marcapasos de un paciente.

El marcapasos estaba dirigido a electrocutar al paciente. En estas circunstancias, mediante la detección de anomalías (mencionada anteriormente), la IA se está implementando para detectar las instrucciones anormales que se envían a la computadora. AI rastreará el sistema constantemente sin tener que depender de los fabricantes para advertir al hospital y al paciente sobre las vulnerabilidades.

Empresas que utilizan IA en ciberseguridad hoy

La inteligencia artificial, incluidas las redes neuronales, el aprendizaje automático, el análisis y sus algoritmos asociados para tareas específicas, permite que los sistemas aprendan a través de la experiencia. Para la seguridad cibernética, el subconjunto de aprendizaje automático de IA tiene el mayor uso, al menos en nuestra etapa actual de desarrollo de IA.

Aunque se usa poco la IA cognitiva "real", el aprendizaje automático también puede proporcionar un trampolín desde las estrategias antivirus y de ciberseguridad convencionales basadas en firmas hacia un método más amplio de recopilación y análisis de datos.

Microsoft, Google, Amazon.com y otras empresas emergentes están dejando de usar tecnologías basadas en reglas diseñadas para adaptarse a diferentes tipos de invasión para implementar algoritmos de aprendizaje automático que analizan grandes cantidades de datos para permitir la autenticación y evitar que los piratas informáticos obtener acceso a las cuentas de usuario.

Obviamente, los propios piratas informáticos son increíblemente resistentes y también pueden usar el aprendizaje automático para crear diferentes interrupciones para abrumar los nuevos sistemas de seguridad.

Pueden, por ejemplo, descubrir cómo las empresas entrenan sus sistemas y utilizan dichos datos para eludir o engañar a los algoritmos. Los principales proveedores de servicios en la nube son dolorosamente conscientes de que el enemigo es un objetivo en movimiento, pero afirman que las nuevas tecnologías de alojamiento web basadas en la nube deberían ayudar a los buenos a inclinar la balanza.

Google también busca infracciones incluso después de que un usuario haya iniciado sesión para encontrar piratas informáticos. Con el aprendizaje automático capaz de analizar múltiples conjuntos únicos de datos, detectar inicios de sesión no autorizados ya no se trata de un simple sí o no. Google rastrea diferentes factores de comportamiento durante una sesión de usuario. Alguien que inicialmente parece creíble pero luego muestra signos de que no es quien dice ser, será expulsado por el software de Google antes de que pueda causar algún daño.

Además de utilizar el aprendizaje automático para proteger su propia infraestructura y servicios web, Amazon y Microsoft brindan a sus clientes la misma tecnología. El servicio Macie de Amazon utiliza el aprendizaje automático para identificar datos confidenciales de clientes como Netflix e información corporativa, y luego monitorea quién accede a ellos y cuándo, alertando a la organización sobre comportamientos sospechosos. GuardDuty de Amazon rastrea las redes en busca de comportamiento disruptivo o ilegal. El servicio también ve a los trabajadores haciendo cosas que no deberían hacer, como minar bitcoins en el trabajo.

Conclusión

Si bien la idea de permitir que la IA se haga cargo por completo es muy atractiva, debemos recordar que la IA consiste en muchas cosas y, por lo tanto, es muy adaptable. Si bien la IA está haciendo maravillas en seguridad cibernética, también se está abriendo camino hacia los piratas informáticos con fines maliciosos. En las manos equivocadas, puede causar un daño exponencial y ser un peligro aún mayor para la ciberseguridad.

A medida que avanza la tecnología, nuestros amigos y aliados globales también mejoran sus estrategias, herramientas y técnicas de ataque. No hay duda de que la inteligencia artificial es extremadamente útil, pero es un arma de doble filo. AI y ML se pueden usar para detectar y prevenir ataques antes de que ocurran. A medida que la IA vea más progreso, seremos testigos de hasta dónde puede llegar la tecnología y de cuántas maneras nos beneficiará a nosotros y a nuestras generaciones futuras.