El 2023 presenta un gran desafío: Inteligencia Artificial y Ciberseguridad. La evolución de la tecnología exige proteger los sistemas con nuevas estrategias.
La inteligencia artificial (AI), la toma de decisiones automatizada (ADM) y el aprendizaje automático (ML) han cobrado gran importancia: académicos, periodistas, legisladores y prácticamente todos los demás hablan de ello, generalmente refiriéndose colectivamente como AI.
Desde los asistentes de voz en las salas de estar hasta los chatbots que escriben canciones, desde el software de mapas inteligentes hasta la seguridad inteligente que protege nuestras plataformas e infraestructuras digitales, la IA es omnipresente en nuestras vidas y, como resultado, en nuestro trabajo de políticas.
La IA ya está teniendo un impacto significativo en nuestra vida diaria y se utiliza cada vez más para asegurar tanto los servicios digitales como la infraestructura física.
La IA es única y está bien adaptada para ayudar en el ámbito de la ciberseguridad, dado que busca patrones y aberraciones en grandes cantidades de datos para identificar, predecir o mitigar resultados, el mismo trabajo que a menudo es necesario para la ciberseguridad, particularmente con la escala cada vez mayor de los sistemas que necesitan defensa.
Como modelo de lenguaje de IA, puedo confirmar que la IA, la ADM y el ML se han convertido en palabras de moda en el mundo de hoy.
Han demostrado un inmenso potencial en varios dominios y se están utilizando cada vez más para resolver problemas complejos.
Desde detectar fraudes hasta predecir precios de acciones, la IA y sus tecnologías relacionadas están teniendo un impacto significativo en la forma en que vivimos y trabajamos.
En el ámbito de la ciberseguridad, la IA puede desempeñar un papel crucial en la detección y mitigación de amenazas cibernéticas. Con la creciente sofisticación de los ataques cibernéticos, las medidas de seguridad tradicionales a menudo son insuficientes.
La IA puede ayudar analizando grandes cantidades de datos e identificando patrones que puedan indicar un posible ataque. Los algoritmos de IA también pueden aprender de ataques pasados y adaptar su comportamiento para evitar ataques futuros.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA no es una solución milagrosa para la ciberseguridad. Todavía es una tecnología emergente y tiene sus limitaciones. Como cualquier tecnología, existen posibles riesgos y preocupaciones éticas asociadas con su uso. Los sistemas de IA también pueden ser vulnerables a ataques, convirtiéndose en un objetivo potencial para los ciberdelincuentes.
Para aprovechar al máximo los beneficios de la IA en la ciberseguridad, es esencial tener un enfoque integral que incluya la experiencia humana, políticas y regulaciones. Es necesario tener transparencia y responsabilidad en el desarrollo y despliegue de sistemas de IA. Además, las organizaciones deben asegurarse de que utilizan la IA de manera ética y responsable y que la tecnología no se utiliza para perpetuar sesgos o discriminación.
En resumen, la IA es una herramienta poderosa en la lucha contra las amenazas cibernéticas, pero debe utilizarse junto con medidas de seguridad tradicionales y con precaución. Los beneficios de la IA solo se pueden aprovechar completamente cuando se usa de manera responsable y ética.
Los ciberataques continúan aumentando en volumen y sofisticación, con el potencial de causar enormes daños digitales, financieros o físicos.
La IA ya está ayudando a abordar la escasez de miembros calificados de la fuerza laboral de ciberseguridad mediante la automatización de la detección y respuesta a amenazas y realizando trabajos que son difíciles de hacer sin automatización.
Los responsables de las políticas deben abordar la regulación de la IA de la misma manera que abordan la ciberseguridad, con un enfoque reflexivo y deliberado que evalúa y mitiga los riesgos al tiempo que permite el desarrollo de nuevas aplicaciones beneficiosas de la IA para la seguridad.
Las investigaciones han demostrado que la gran mayoría de los ejecutivos creen que la IA es necesaria para una respuesta efectiva a los ciberataques y que han podido responder más rápido a incidentes y brechas cuando utilizan la IA.
Aunque hay especulaciones sobre el papel que la IA puede desempeñar en la actividad cibernética maliciosa, en este documento estamos abordando la regulación de los actores legítimos.
La gobernanza de la IA es notoriamente complicada. La IA trabaja con enormes cantidades de datos y potencia de cómputo para detectar amenazas y posibles riesgos en tiempo real, aprendiendo mientras trabaja. La IA está compuesta por modelos de comportamiento que pueden detectar e incluso predecir ataques a medida que se desarrollan.
El uso de técnicas de reconocimiento de patrones y mapeo en tiempo real de datos de ciberseguridad pueden permitir que la IA identifique anomalías en el comportamiento de usuarios y sistemas, lo que puede ser una señal de un posible ataque.
Al detectar estas señales tempranas, la IA puede tomar medidas para fortalecer las defensas y evitar que se produzcan violaciones de la privacidad, robos de identidad, interrupciones comerciales y pérdidas financieras. La IA también puede ayudar en la identificación de los puntos débiles de los sistemas de seguridad, y al hacerlo, puede permitir que los expertos en ciberseguridad los refuercen antes de que los atacantes los exploten.
La IA se está utilizando cada vez más para la detección y mitigación de ciberataques contra infraestructuras críticas, como el suministro de agua y energía eléctrica.
La IA puede monitorear continuamente los sistemas y detectar cualquier actividad sospechosa, lo que puede ayudar a prevenir daños graves y garantizar que estas necesidades públicas sigan estando disponibles.
Sin embargo, a pesar de su aparente complejidad y habilidades “mágicas”, la IA no es más que un conjunto de técnicas informáticas que pueden ser utilizadas de muchas maneras diferentes para lograr diversos objetivos. Es importante comprender las limitaciones de la IA y no depender exclusivamente de ella para la seguridad cibernética.
Es necesario contar con la experiencia de expertos en ciberseguridad y aplicar un enfoque holístico que combine tecnología, procesos y personas para proteger los sistemas y datos críticos.
La IA está siendo incorporada en una variedad de sectores y operaciones, lo que presenta desafíos únicos para los responsables de la formulación de políticas y regulaciones. La creciente adopción de la IA en la industria y el consumo implica la necesidad de considerar su impacto en cuestiones como la privacidad, la ética, la seguridad y la responsabilidad.
Los responsables políticos deben trabajar para desarrollar marcos reguladores que fomenten el desarrollo seguro y responsable de la IA, mientras se protegen los derechos de las personas y se minimizan los riesgos para la sociedad.
En las conversaciones globales sobre cómo guiar y regular la tecnología que utiliza IA, es importante tener en cuenta el papel fundamental que la IA desempeña en la protección de nuestra infraestructura y operaciones digitales y físicas, y en la capacidad de protegernos a nosotros mismos con la IA.
La regulación de la IA debe ser cuidadosa y deliberada, considerando tanto los beneficios como los riesgos potenciales que la tecnología puede presentar para la sociedad.
Los responsables políticos deben trabajar para desarrollar marcos regulatorios que fomenten el desarrollo responsable y seguro de la IA, asegurando que se protejan los derechos de las personas y se minimicen los riesgos para la sociedad. La evaluación y mitigación de los riesgos de la IA son fundamentales para crear una base sólida para el desarrollo futuro de la tecnología y asegurar que se utilice de manera ética y responsable.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
No hay una definición universalmente aceptada de inteligencia artificial (IA).
El término se ha aplicado para referirse a conjuntos particulares de técnicas computacionales o a situaciones en las que un programa de computadora simplemente parece exhibir inteligencia similar a la humana.
La velocidad a la que evolucionan las técnicas de IA y la gran cantidad de tipos diferentes de tareas que puede realizar también dificultan encontrar una definición significativa.
En su lugar, se puede utilizar un término más preciso como la toma de decisiones automatizada (ADM). ADM es simplemente IA que se utiliza para tomar una determinación utilizando entradas y luego crear una decisión de salida basada en ellas, con poca o ninguna intervención humana.
IA es ADM, pero no toda ADM se llamaría IA. ADM puede utilizar listas de verificación para ver si una entrada pasa un umbral específico, utilizar un árbol de decisiones para tomar una decisión, o técnicas más sofisticadas.
El ADM y la IA más simples son fáciles de entender y explicar. Por ejemplo, el ADM se puede utilizar para autenticar a un usuario, verificando si una contraseña es correcta y permitiendo el acceso al usuario si es así.
El término se ha utilizado para referirse a conjuntos particulares de técnicas computacionales o a situaciones en las que un programa de computadora simplemente parece exhibir inteligencia al estilo humano. La velocidad a la que evolucionan las técnicas de IA y la gran cantidad de diferentes tipos de tareas que puede realizar también dificultan encontrar una definición significativa. Un término más preciso es la toma de decisiones automatizada (ADM).
ADM es simplemente IA que se utiliza para tomar una determinación usando entradas, y luego crear una decisión de salida basada en ellas, con poca o ninguna intervención humana. La ADM puede utilizar listas de verificación para ver si una entrada supera un umbral específico, utilizar un árbol de decisiones para tomar una decisión o técnicas más sofisticadas. La ADM más simple y la IA son fáciles de entender y explicar. Por ejemplo, ADM puede utilizarse para autenticar a un usuario, mirando si una contraseña es correcta, y admitiendo al usuario si es así.
La inteligencia artificial puede ser utilizada para analizar el comportamiento del usuario durante el proceso de inicio de sesión para una autenticación más segura y confiable. Los sistemas de IA pueden analizar los patrones de comportamiento del usuario y hacer un seguimiento de la forma en que interactúa con el sistema para detectar cualquier actividad sospechosa. Además, la IA también se puede utilizar para analizar el comportamiento de los programas y determinar si tienen características que sugieran que son maliciosos, como el comportamiento errático o la realización de acciones que podrían dañar el sistema.
Lo que está claro es que la IA ha capturado la fascinación del público.
La OCDE define un Sistema de Inteligencia Artificial (IA) como “un sistema basado en máquinas que puede, para un conjunto dado de objetivos definidos por humanos, hacer predicciones, recomendaciones o decisiones que influyen en entornos reales o virtuales” con autonomía variable.
Esta definición incluye tanto sistemas de IA simples como complejos y captura una gran parte de las técnicas informáticas modernas.
Esa es una definición precisa y completa del sistema de inteligencia artificial.
Se refiere a cualquier sistema informático que pueda realizar tareas específicas que normalmente requieren inteligencia humana, como la toma de decisiones, la resolución de problemas, la detección de patrones y el aprendizaje automático.
Los sistemas de IA pueden ser muy simples o muy complejos, dependiendo de la tarea para la que se diseñaron y de la cantidad de datos y algoritmos que se utilizan.
Es importante tener en cuenta que la autonomía de los sistemas de IA puede variar significativamente. Algunos sistemas de IA requieren una supervisión y dirección humanas constantes.
Mientras que otros son completamente autónomos y pueden tomar decisiones y realizar acciones sin intervención humana.
Es esencial que los sistemas de IA se diseñen y desarrollen de manera ética y responsable, teniendo en cuenta su impacto potencial en la sociedad y en los individuos.
Un sistema de IA puede incluir varios de estos elementos, trabajando juntos para crear una aplicación o sistema que realiza un conjunto de tareas.
Por ejemplo, un sistema de IA que reconoce imágenes podría incluir un algoritmo que analiza los patrones de píxeles en una imagen, un sistema de toma de decisiones automatizado que decide si la imagen contiene un objeto específico y un sistema de aprendizaje automático que mejora la precisión del sistema a medida que se le presenta más datos.
En cuanto a la diferencia entre la IA y la inteligencia humana, es importante tener en cuenta que la IA se basa en algoritmos y datos, mientras que la inteligencia humana se basa en la cognición, la emoción, la experiencia y la creatividad.
La IA puede ser muy efectiva en tareas específicas, pero no tiene la capacidad de razonar y tomar decisiones de la misma manera que los seres humanos. Por lo tanto, es importante tener en cuenta las limitaciones de la IA y utilizarla de manera ética y responsable.
Incluso la IA más sofisticada está compuesta por algoritmos, que son simplemente instrucciones que una computadora (o una persona) sigue para tomar un conjunto de entradas y crear un conjunto de salidas.
Una receta es una especie de algoritmo: tiene un conjunto de instrucciones que se siguen para transformar entradas (ingredientes) en salidas (esperemos que deliciosa comida).
Las recetas, como los algoritmos simples, son comprensibles, y se sabe que dado ciertos ingredientes y buenas instrucciones, es probable que se obtengan resultados consistentes al final del proceso.
Los algoritmos simples tienen un alcance estrecho para lograr un objetivo particular, pero se pueden unir para crear sistemas cada vez más sofisticados, como los que usamos todos los días, como el sistema operativo de un teléfono, que tiene muchos sistemas de IA que se han unido.
El aprendizaje automático es un proceso más complejo que los algoritmos simples, ya que involucra la transformación de datos de entrada a través de múltiples capas de procesamiento para generar resultados más sofisticados y precisos.
El aprendizaje automático utiliza técnicas estadísticas y matemáticas para analizar grandes conjuntos de datos y descubrir patrones y relaciones que pueden ser utilizados para hacer predicciones o tomar decisiones.
Dado que el aprendizaje automático es un campo interdisciplinario que combina varias áreas de estudio, es difícil de regular debido a la gran cantidad de tecnologías, aplicaciones y sectores que se ven afectados por él.
Además, la falta de comprensión y transparencia en los algoritmos de aprendizaje automático también puede plantear desafíos éticos y sociales.
Por lo tanto, es importante abordar los desafíos éticos y regulatorios en torno al aprendizaje automático para garantizar que se utilice de manera responsable y ética.
Los modelos de aprendizaje automático pueden aprender a partir de los datos y encontrar patrones o tomar decisiones basadas en nuevos datos que no han visto antes.
Esto permite a los modelos adaptarse y mejorar con el tiempo, y ser capaces de tomar decisiones más precisas y efectivas en la identificación de amenazas y la detección de patrones.
Los modelos de aprendizaje automático pueden aprender y mejorar con el tiempo, lo que les permite desarrollar nuevas capacidades y habilidades que no estaban presentes en su entrenamiento original.
A medida que se les da acceso a más datos y se les entrena con nuevas técnicas, estos modelos pueden encontrar patrones más complejos y tomar decisiones más precisas.
Esto puede ser particularmente útil en áreas como la ciberseguridad, donde las amenazas están en constante evolución y los modelos necesitan adaptarse y aprender continuamente para mantenerse efectivos.
La integración de modelos de aprendizaje automático es una técnica común para crear sistemas de IA más sofisticados. Los modelos pueden especializarse en tareas específicas y trabajar juntos para abordar problemas más grandes y complejos.
Por ejemplo, en seguridad cibernética, se pueden combinar modelos de aprendizaje automático para detectar amenazas de manera más efectiva, como el uso de modelos de detección de intrusiones, modelos de análisis de malware y modelos de análisis de tráfico de red.
El aprendizaje profundo ha demostrado ser particularmente efectivo en la detección y prevención de amenazas de seguridad, ya que puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones ocultos que pueden indicar una posible amenaza.
Además, los modelos de aprendizaje profundo pueden aprender de manera autónoma y mejorar su capacidad para detectar y prevenir amenazas a medida que reciben más datos.
En la ciberseguridad, esto significa que los modelos de aprendizaje profundo pueden identificar amenazas emergentes y desconocidas, lo que permite a los equipos de seguridad tomar medidas preventivas antes de que un ataque se materialice.
Los modelos de inteligencia artificial (IA) actuales están diseñados para resolver problemas específicos y están limitados en su capacidad para abordar tareas fuera de su ámbito de aplicación.
Estos modelos están diseñados para aprender de grandes cantidades de datos y pueden lograr resultados impresionantes dentro de su campo de aplicación.
Sin embargo, si se les pide hacer algo fuera de su ámbito de aplicación, pueden ser incapaces de hacerlo o proporcionar resultados inexactos o incluso incorrectos.
Además, los modelos de IA pueden ser bastante frágiles y susceptibles a errores si los datos de entrenamiento son incompletos, sesgados o incorrectos. Esto puede ser especialmente problemático en aplicaciones críticas, como la atención médica o la seguridad, donde los errores pueden tener consecuencias graves.
Es importante destacar que los modelos de IA no son una solución mágica para todos los problemas y no deben considerarse como una solución única. Los modelos de IA son herramientas poderosas que deben utilizarse en combinación con el conocimiento humano y la experiencia para tomar decisiones informadas.
Los modelos de inteligencia artificial (IA) actuales pueden seguir algoritmos con precisión y aprender patrones a partir de grandes conjuntos de datos, pero tienen dificultades para entender el contexto o aplicar el sentido común, lo que es fácil para los humanos.
Los expertos en IA todavía no han encontrado formas efectivas de imitar la amplia gama de problemas que un cerebro humano puede resolver.
Los modelos de IA actuales son muy buenos para tareas específicas y predecibles, pero pueden tener dificultades para adaptarse a situaciones imprevistas o nuevas. También pueden ser incapaces de procesar y comprender información compleja o abstracta que un humano puede entender fácilmente.
Esto se debe en parte a que los modelos de IA actuales se basan en el aprendizaje supervisado, que implica entrenar el modelo con un gran conjunto de datos etiquetados. Este enfoque funciona bien para tareas predecibles y bien definidas, pero no es adecuado para resolver problemas más complejos que requieren sentido común y un conocimiento más amplio.
En resumen, aunque los modelos de IA han logrado avances significativos en la resolución de problemas específicos, todavía tienen dificultades para replicar la complejidad y la amplitud del cerebro humano y su capacidad para aplicar el sentido común en situaciones nuevas o imprevistas.
A diferencia de los niños, que pueden aprender a reconocer objetos con solo unos pocos ejemplos, los modelos de IA actuales necesitan grandes cantidades de datos para ser entrenados para reconocer patrones y hacer predicciones precisas. Esta necesidad de datos de entrenamiento masivos es una limitación significativa de los sistemas de IA actuales.
Además, los modelos de IA están diseñados para abordar problemas específicos y están limitados en su capacidad para abordar problemas fuera de su ámbito de aplicación.
Aunque la IA puede ser muy eficaz en tareas que implican procesamiento de datos, clasificación y predicción, todavía no puede igualar la flexibilidad y la adaptabilidad del cerebro humano.
Aunque se han logrado avances significativos en la IA autónoma, todavía estamos lejos de tener sistemas de IA complejos y confiables que puedan aprender de manera generalizada y adaptarse a una amplia gama de situaciones y contextos.
Todavía hay muchos desafíos técnicos y éticos que deben abordarse antes de que se puedan desarrollar sistemas de IA verdaderamente autónomos y generalizados.
Inteligencia Artificial y Ciberseguridad
El panorama de la seguridad cibernética está en constante evolución, y que los actores malintencionados son rápidos para adoptar nuevas tecnologías y técnicas. Por esta razón, es esencial que los defensores cibernéticos también estén al día en el estado del arte y empujen los límites de la innovación en seguridad.
La seguridad cibernética es un campo en constante evolución, y los desafíos que enfrentan los defensores cibernéticos son cada vez más complejos.
La inteligencia artificial (IA) puede ser una herramienta valiosa en la lucha contra las amenazas cibernéticas, ya que es capaz de procesar grandes cantidades de datos y detectar patrones novedosos que pueden indicar una posible brecha de seguridad.
La IA puede ser utilizada en una amplia variedad de tareas de seguridad cibernética, incluyendo la detección de amenazas, la identificación de vulnerabilidades, la prevención de ataques y la respuesta a incidentes.
Por ejemplo, los sistemas de detección de intrusiones basados en IA pueden analizar el tráfico de red en busca de patrones anormales que puedan indicar un ataque en curso. Los sistemas de análisis de vulnerabilidades basados en IA pueden analizar el software y las configuraciones de red en busca de posibles vulnerabilidades que puedan ser explotadas por los atacantes.
La IA también puede ser utilizada para la formación de modelos de riesgo cibernético, lo que permite a las organizaciones evaluar y gestionar el riesgo de una manera más eficaz. Al analizar grandes cantidades de datos de seguridad cibernética, la IA puede identificar los factores de riesgo más críticos para una organización y recomendar medidas de mitigación.
La IA puede ser una herramienta valiosa para los defensores cibernéticos en la lucha contra las amenazas cibernéticas.
Aunque la seguridad cibernética puede ser tediosa y exigente, la IA puede ayudar a los defensores cibernéticos a procesar grandes cantidades de datos y detectar patrones novedosos que puedan indicar una posible brecha de seguridad.
En el mundo de la seguridad cibernética, los defensores cibernéticos a menudo deben buscar una aguja en un pajar. El volumen de datos que se generan en las redes informáticas modernas es enorme, lo que puede hacer que sea difícil distinguir entre interacciones legítimas y maliciosas.
En este contexto, la inteligencia artificial (IA) puede ser una herramienta valiosa para ayudar a los defensores cibernéticos a encontrar patrones novedosos y detectar actividades potencialmente maliciosas en medio de grandes cantidades de datos.
La IA puede ser entrenada para identificar patrones y comportamientos anormales, lo que permite a los defensores cibernéticos detectar posibles amenazas y tomar medidas preventivas antes de que se produzca un ataque.
La IA también puede ser utilizada para la detección y prevención de fraudes en línea, como el phishing y el fraude en tarjetas de crédito. Al analizar los patrones de comportamiento del usuario, la IA puede detectar actividades sospechosas, como el envío de correos electrónicos fraudulentos o el uso de tarjetas de crédito robadas.
La seguridad cibernética a menudo implica encontrar una aguja en un pajar, pero la inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa para los defensores cibernéticos en la detección de patrones anormales y la identificación de actividades potencialmente maliciosas en medio de grandes cantidades de datos.
la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta valiosa en la detección y prevención de amenazas de seguridad en línea. Al tener la capacidad de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, la IA puede detectar patrones sospechosos que podrían indicar un ataque cibernético en curso.
Además de identificar amenazas, la IA también puede ayudar a mejorar la seguridad en línea al guiar el comportamiento seguro.
Por ejemplo, la IA puede recomendar controles de acceso adecuados o sugerir destinatarios seguros para compartir información. Esto puede ayudar a minimizar errores humanos y garantizar que se sigan los protocolos adecuados.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA no es una solución mágica para todos los problemas de seguridad en línea.
Todavía hay limitaciones en cuanto a la capacidad de la IA para detectar ciertos tipos de amenazas, como ataques dirigidos específicamente a una organización en particular.
Además, la IA debe ser utilizada como parte de una estrategia de seguridad más amplia que incluya prácticas sólidas de seguridad de la información y educación de los usuarios.
La IA puede desempeñar un papel cada vez más importante en la seguridad en línea a medida que se mejora y se optimiza su capacidad para aprender y adaptarse en tiempo real.
El aprendizaje profundo y el aprendizaje automático no supervisado pueden ser particularmente útiles para detectar amenazas novedosas que no se ajustan a los patrones existentes y para predecir posibles resultados de un ataque cibernético.
Además, la IA puede ser utilizada en la implementación de arquitecturas de confianza cero, que se enfocan en la autenticación de usuarios y dispositivos para reducir el riesgo de acceso no autorizado a los sistemas y datos.
La IA puede asignar puntuaciones de riesgo a usuarios y dispositivos basándose en sus atributos y comportamientos, lo que puede ayudar a los equipos de seguridad a priorizar su respuesta a las posibles amenazas.
Es importante tener en cuenta que el uso de la IA en la seguridad en línea requiere un entrenamiento adecuado y una optimización cuidadosa de los parámetros para garantizar su eficacia.
Además, la IA debe ser parte de una estrategia más amplia de seguridad en línea que incluya prácticas sólidas de seguridad de la información, educación de los usuarios y monitoreo continuo de las amenazas y vulnerabilidades.
De hecho, la IA se ha convertido en una herramienta esencial en el campo de la seguridad.
Los profesionales de la seguridad tienen la tarea de identificar posibles amenazas y actividades maliciosas entre una enorme cantidad de datos.
Los algoritmos de IA pueden analizar rápidamente vastas cantidades de datos para identificar patrones, anomalías y posibles amenazas que podrían ser imposibles de detectar para los humanos.
Además, la IA puede aprender en tiempo real y adaptarse a nuevas amenazas, lo que la convierte en una herramienta poderosa en la lucha contra las amenazas cibernéticas.
Por ejemplo, los modelos de aprendizaje profundo o automático no supervisado pueden reconocer amenazas novedosas y predecir resultados, priorizar el uso de recursos computacionales y aumentar las amenazas a los equipos de seguridad.
El uso de modelos de inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático no supervisado, puede ayudar a los equipos de seguridad a detectar amenazas novedosas y priorizar el uso de recursos informáticos para enfrentarlas de manera efectiva.
Además, estas tecnologías pueden ayudar a predecir resultados y escalar las amenazas a los equipos de seguridad para que puedan responder de manera oportuna y eficiente.
En particular, las arquitecturas de Confianza Cero (Zero Trust) pueden beneficiarse del uso de la IA para respaldar la autenticación de usuarios y dispositivos.
La IA puede asignar puntajes de riesgo a usuarios y dispositivos basados en sus atributos y comportamientos, lo que permite a los equipos de seguridad identificar y priorizar aquellos que superan los umbrales de riesgo.
La IA también puede ayudar a identificar amenazas y comportamientos nuevos y en evolución para garantizar un aprendizaje continuo y una respuesta efectiva.
Sin embargo, es importante recordar que la IA no es una solución mágica para la seguridad en línea y debe ser utilizada como parte de una estrategia de seguridad integral que incluya prácticas sólidas de seguridad de la información, educación de los usuarios y monitoreo constante de las amenazas y vulnerabilidades.
Además, el uso de la IA en la seguridad en línea requiere un entrenamiento adecuado y una optimización cuidadosa de los parámetros para garantizar su eficacia.
Es importante recordar que la IA no es una solución mágica -como dijimos antes- para todos los problemas de seguridad.
Como cualquier tecnología, debe ser utilizada con precaución y en combinación con otras medidas de seguridad. Los modelos de IA pueden ser engañados o mal utilizados, lo que puede conducir a resultados no deseados.
Los modelos de IA también pueden perpetuar o incluso amplificar los prejuicios existentes, lo que es especialmente problemático en aplicaciones de seguridad. Por lo tanto, la implementación de IA en la seguridad debe ser cuidadosamente considerada y evaluada en función de su eficacia, eficiencia y equidad.
Hay una máxima que dice que los defensores siempre están en desventaja en ciberseguridad, pero el uso de la IA para procesar estas enormes cantidades de datos es una de las formas en que los defensores están equilibrando las probabilidades.
Los atacantes a menudo lanzan todo lo que tienen para ver qué se adhiere, y la IA puede detectar y bloquear o mitigar gran parte de eso, especialmente los ataques conocidos.
Al mitigar estos ataques sin intervención humana, estos sistemas de IA liberan recursos, especialmente las personas en los equipos de seguridad, para trabajar en ataques más sofisticados, así como para monitorear y garantizar el rendimiento correcto de los sistemas de seguridad y no de seguridad.
A medida que la IA mejora para encontrar y mitigar incluso estos ataques más sofisticados, los defensores pueden pasar más tiempo trabajando de manera más proactiva.
Por Marcelo Lozano – General Publisher IT CONNECT LATAM
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