Cómo la IA y el aprendizaje automático pueden detectar y prevenir ataques maliciosos

A medida que avanza la tecnología, también lo hace la forma en que los delincuentes intentan explotarla. Hoy en día, los ataques maliciosos son un motivo importante de preocupación tanto para las personas como para las organizaciones. Ransomware, phishing y violaciones de datos son solo algunos ejemplos de las muchas formas que pueden tomar estos ataques.

Las defensas basadas en tecnologías más nuevas, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, pueden ayudarlo a protegerse de estas amenazas. ¿Cómo detectan y previenen exactamente estos sistemas los ataques maliciosos?

El papel de la IA y el ML en la ciberseguridad

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son dos herramientas poderosas similares pero diferentes que pueden usarse para identificar peligros potenciales antes de que puedan causar daño. Mediante el uso de algoritmos, la tecnología de inteligencia artificial puede detectar patrones en los datos que pueden indicar un comportamiento sospechoso o actividad maliciosa. Luego puede señalar amenazas potenciales y alertar a los equipos de seguridad para que puedan tomar medidas.

Como muchos otros dominios, la detección de malware es otro campo en el que el aprendizaje automático resulta útil. El aprendizaje automático puede detectar nuevas variantes de malware y ayudar a los equipos de seguridad a responder rápidamente mediante la creación de una biblioteca de muestras. Debido a esto, los ataques dañinos pueden frustrarse antes de que causen algún daño.

También es posible usar AI y ML para proteger las redes al controlar el comportamiento del usuario. Estos sistemas pueden monitorear las acciones de los usuarios en múltiples plataformas y dispositivos para detectar comportamientos inusuales o maliciosos. Esto puede ayudar en la detección y prevención de ataques maliciosos por parte de los equipos de seguridad antes de que tengan la oportunidad de causar algún daño.

Cómo AI y ML pueden detectar y prevenir amenazas

Hay muchas formas en que la IA y el ML se pueden usar para detectar y prevenir amenazas maliciosas.

• Aumentar la precisión para detectar amenazas maliciosas: mediante el uso de algoritmos que pueden identificar patrones en los datos que pueden indicar un comportamiento sospechoso, la IA y el ML pueden ayudar a mejorar la precisión de los sistemas de detección de malware.
• Monitoreo de la actividad del usuario: La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son capaces de monitorear el comportamiento de los usuarios en muchas plataformas para identificar cualquier comportamiento sospechoso o malicioso. De esta forma, los equipos de seguridad pueden ser notificados antes de que se produzca cualquier agresión perjudicial.
• Actualización de las defensas contra malware basadas en firmas: La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar en el proceso de actualización de los sistemas de detección de malware basados ​​en firmas mediante el empleo de algoritmos para identificar nuevas variedades de malware actual. Esto permite detener las acciones dañinas antes de que produzcan algún daño.
• Identificación de contenido sospechoso: AI y ML también pueden ayudar a identificar contenido sospechoso, como enlaces de phishing o URL maliciosos, lo que le evita tener que comprobar manualmente si un enlace es seguro. Al escanear la web en busca de dicho contenido, los equipos de seguridad pueden tomar medidas preventivas antes de que alguien sea víctima del ataque.
• Detectar amenazas de día cero: Las peligrosas amenazas de día cero también se pueden encontrar con la ayuda de AI y ML. Los algoritmos se pueden entrenar para identificar pequeñas tendencias en los datos que podrían sugerir un ataque de día cero antes de que suceda al alimentarlos intencionalmente con datos incorrectos.

Beneficios de usar AI y ML para ciberseguridad

El uso de IA y ML para detectar y prevenir amenazas maliciosas ofrece numerosos beneficios.

Primero, puede ayudar a los equipos de seguridad a responder mucho más rápido a cualquier peligro potencial. Como estos sistemas escanean constantemente las redes y controlan el comportamiento de los usuarios, pueden alertar al equipo de cualquier actividad sospechosa en tiempo real, lo que les permite responder rápidamente. Esto aumenta las posibilidades de prevenir un ataque antes de que se produzcan daños.

En segundo lugar, AI y ML pueden proporcionar una forma más eficiente de responder a las amenazas al permitir que los equipos de seguridad se concentren en las tareas más importantes. Mediante el uso de algoritmos que automatizan tareas mundanas o repetitivas, como escanear en busca de malware o identificando URL maliciosas, los equipos de seguridad pueden centrar sus esfuerzos en otras áreas que requieren mayor atención.

Al eliminar las tareas manuales de sus flujos de trabajo, estos sistemas pueden permitir que los equipos sean más efectivos para detectar y detener ataques maliciosos antes de que tengan la oportunidad de causar algún daño. En última instancia, esto puede conducir a menos incidentes de violaciones de datos u otros ataques cibernéticos.

En tercer lugar, AI y ML pueden ayudar a reducir los costos asociados con la seguridad. Al automatizar las tareas repetitivas, estos sistemas reducen la necesidad de mano de obra manual, lo que genera ahorros de costos con el tiempo. Además, al detectar amenazas desde el principio, pueden ayudar a reducir el daño causado por ataques maliciosos y evitar costosas filtraciones de datos.

Finalmente, AI y ML pueden ayudar a los equipos de seguridad a prevenir futuras amenazas. Al aprender de incidentes anteriores, estos sistemas pueden identificar patrones en los datos que pueden indicar un posible ataque antes de que suceda. De esta manera, los equipos de seguridad pueden tomar medidas preventivas y evitar cualquier acción maliciosa antes de que tenga la posibilidad de causar algún daño.

Limitaciones y desafíos del uso de IA y ML

Si bien AI y ML tienen muchos beneficios para la ciberseguridad, existen algunas limitaciones y desafíos que los acompañan.

• Los sistemas de IA y ML requieren grandes cantidades de datos para ser entrenados adecuadamente. Sin suficientes puntos de datos, es posible que estos sistemas no puedan detectar amenazas maliciosas con precisión. Además, es difícil encontrar conjuntos de datos etiquetados que se puedan usar para el entrenamiento, ya que etiquetar los datos manualmente es un proceso que requiere mucho tiempo y mano de obra.
• Los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático generalmente se consideran cajas negras o sistemas opacos, lo que significa que puede ser difícil explicar por qué llegaron a ciertas conclusiones. Esto puede dificultar que el personal de seguridad tenga fe en los hallazgos, lo que aumenta la probabilidad de que se pase por alto o se informe falsamente de una actividad maliciosa.
• Estos sistemas deben monitorearse y actualizarse constantemente para que sigan siendo efectivos. A medida que surgen nuevos tipos de malware o se adaptan los existentes, estos sistemas deben poder adaptarse en consecuencia para seguir siendo efectivos. Esto requiere recursos y tiempo de los equipos de seguridad que pueden ser difíciles de proporcionar para algunas organizaciones.
• Construir un sistema de IA o ML desde cero puede ser costoso. Los recursos de hardware y software para ejecutar estos sistemas correctamente pueden ser bastante costosos, según el tamaño de la empresa. Debido a esto, su implementación puede ser un desafío para algunas empresas.

Use AI y ML para aumentar su seguridad en línea

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son herramientas prometedoras para frustrar a los ciberdelincuentes. Invertir en IA y ML para la ciberseguridad es una inversión que vale la pena, ya que puede conducir a una mayor protección contra la actividad maligna.

Puede reducir la probabilidad de filtraciones de datos y otros ataques cibernéticos recurriendo a IA y ML. También puedes mejorar la eficacia y eficiencia de las medidas de ciberseguridad de tu empresa implementando estos sistemas, siempre que cuentes con los recursos y el personal suficientes. Pero existen limitaciones y dificultades a considerar, ya que actualmente no se ha demostrado completamente que estas tecnologías reemplacen por completo a los humanos.