La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) van de la mano, el ML una herramienta fundamental utilizada para desarrollar sistemas de IA para hacerlos más inteligentes, adaptables y capaces de gestionar tareas complejas. Las tecnologías están teniendo un impacto significativo en la seguridad cibernética lo que permite una detección más rápida de amenazas, respuestas automatizadas a incidentes y una mejor protección contra ataques maliciosos.
La IA está generando actualmente más de 3 mil millones de GBP para la economía del Reino Unido y a nivel mundial, se prevé que el mercado de IA en seguridad cibernética crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 21,63 % y que alcance un valor de más de 79 mil millones de USD para el 2029. Existen grandes oportunidades para que las organizaciones refuercen sus medidas de seguridad mediante la IA y el ML, particularmente en las siguientes áreas:
Seguridad defensiva
A diferencia de los sistemas tradicionales, la IA puede detectar y analizar grandes cantidades de datos en tiempo real e identificar anomalías que podrían representar una amenaza cibernética. Los sistemas de seguridad basados en IA utilizan algoritmos de ML para identificar actividades maliciosas, como intentos de phishing o malware no reconocido, y notifican a los equipos y sistemas de seguridad, que luego pueden responder rápidamente para mitigar la amenaza. Una respuesta a una amenaza cibernética podría implicar el cierre de sistemas enteros y dar tiempo a los equipos de seguridad para corregir el problema sin temor al robo de datos o daños a la red.
Predicción de vulnerabilidad
Los sistemas de predicción de vulnerabilidad utilizan IA y ML para detectar posibles infracciones y priorizarlas según la gravedad del riesgo. A diferencia del seguimiento en tiempo real de fuentes e inteligencia en la seguridad defensiva, la predicción de vulnerabilidades implica comprender las debilidades antes de que ocurran.
Una plataforma como HackerOne, advierte a los investigadores de seguridad sobre vulnerabilidades específicas en sistemas específicos. A través de la recopilación continua de datos y el análisis de los informes enviados, la plataforma puede identificar similitudes entre activos que están presentes en diferentes programas de recompensas por errores y que pueden exhibir las mismas vulnerabilidades. Al identificar estos activos, los investigadores pueden demostrar fácilmente la existencia de vulnerabilidades en diferentes programas, lo que permite a las empresas prepararse de forma proactiva para posibles ataques y fortalecer los sistemas de manera correspondiente. Estos sistemas han demostrado ser eficaces para descubrir vulnerabilidades que potencialmente podrían haber pasado desapercibidas durante mucho tiempo y demuestran un caso de uso interesante de cómo aplicar la IA desde una perspectiva ofensiva.
Respuesta a incidentes
Al aprovechar la IA y el ML, los equipos de respuesta a incidentes pueden mejorar sus capacidades para detectar, responder y recuperarse de incidentes de seguridad de manera más eficaz. Estas herramientas automatizan los procesos de clasificación de incidentes, donde los datos de los incidentes se categorizan y se priorizan según el impacto potencial y la urgencia. Esto permite que los equipos de seguridad se centren en incidentes críticos y asignen recursos de forma eficaz. Ciertas medidas de respuesta a incidentes, como aislar los sistemas afectados o bloquear el tráfico malicioso, se pueden automatizar, lo que reduce la posibilidad de errores humanos y acelera los tiempos de respuesta ante otros incidentes.
Es importante tener en cuenta que, a medida que los equipos de seguridad innovan, también lo hacen los ciberdelincuentes. Para estar un paso adelante, las actualizaciones continuas y el perfeccionamiento del modelo de IA allanarán el camino para un sector de seguridad cibernética más inteligente y seguro.
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