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Una mujer sosteniendo un teléfono usando auriculares.

¿Qué es la IA para la ciberseguridad?

Obtenga información sobre cómo las organizaciones detectan y responden más rápido a las ciberamenazas usando la seguridad con tecnología de IA.
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Comprender la inteligencia artificial para la ciberseguridad

La inteligencia artificial para la ciberseguridad hace referencia al uso de tecnologías y técnicas de inteligencia artificial para mejorar la protección de los sistemas informáticos, las redes y los datos frente a ciberamenazas. La inteligencia artificial ayuda automatizando la detección de amenazas, analizando grandes volúmenes de datos, identificando patrones y respondiendo a incidentes de seguridad en tiempo real.

Entre las aplicaciones clave de inteligencia artificial para la seguridad se incluyen la detección de anomalías, malware e intrusiones, la prevención de fraudes, los resúmenes de incidentes, los informes para las partes interesadas y la creación y utilización de técnicas de ingeniería inversa en los scripts. Al usar el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, la inteligencia artificial aprende continuamente de los nuevos datos, mejorando su capacidad para identificar y mitigar las amenazas emergentes, reducir los falsos positivos y escalar los esfuerzos de seguridad de forma más eficaz. Los avances recientes en IA generativa ha capacitado a los equipos con conclusiones controladas por datos, informes fáciles de producir y recomendaciones de mitigación paso a paso.

Conclusiones principales

  • La comunidad de seguridad ha estado usando la inteligencia artificial desde los años 80, pero los avances recientes han hecho que sea mucho más eficaz.
  • Hay varios casos de uso de seguridad para la inteligencia artificial, como la seguridad de los datos, la administración de identidades y acceso, la administración de TI, la seguridad en la nube y la detección y respuesta a amenazas.
  • La inteligencia artificial ha transformado la ciberseguridad, lo que facilita a los profesionales de la seguridad responder a un número cada vez mayor de ciberamenazas.
  • Los futuros avances en inteligencia artificial seguirán impulsando el desarrollo de productos y nuevas colaboraciones entre personas y sistemas con tecnología de IA.

La evolución de la inteligencia artificial para la ciberseguridad

Las comunidades de seguridad han usado IA para la ciberseguridad desde al menos finales de los años 80 con los siguientes avances tecnológicos clave:
 
  • Al principio, los equipos de seguridad usaban sistemas basados en reglas que desencadenaban alertas basadas en los parámetros que definían.
  • A partir de principios de los años 2000, los avances en el aprendizaje automático, un subconjunto de inteligencia artificial que analiza y aprende de grandes conjuntos de datos, han permitido a los profesionales de la seguridad comprender los patrones de tráfico típicos y las acciones del usuario en toda una organización para identificar cuando ocurre algo inusual y responder rápidamente a las ciberamenazas..
  • Una mejora reciente de la inteligencia artificial es la IA generativa, que crea nuevo contenido basado en la estructura de los datos existentes. Las personas interactúan con estos sistemas mediante lenguaje natural, lo que permite a los profesionales de seguridad profundizar en preguntas muy específicas sin usar el lenguaje de consulta.
  • Otro nuevo desarrollo es el uso de agentes con tecnología de IA. Los agentes trabajan junto con individuos, equipos y organizaciones para automatizar tareas y procesos de gran volumen.

Componentes clave de la inteligencia artificial para la ciberseguridad

La inteligencia artificial es un término general que hace referencia a sistemas informáticos que realizan funciones cognitivas como reconocer voz, realizar predicciones y analizar datos complejos. En la ciberseguridad se usan varias ramas de la inteligencia artificial.

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que usa algoritmos para aprender de los datos y realizar predicciones. Esta funcionalidad se usa en ciberseguridad para descubrir y responder automáticamente a posibles amenazas en dispositivos, usuarios y redes.

En el aprendizaje profundo, una rama más sofisticada del aprendizaje automático, los sistemas de inteligencia artificial procesan estructuras de datos complejas mediante redes neuronales multicapa, que imitan los caminos neuronales del cerebro humano. El aprendizaje profundo y las redes neuronales tienden a ser más eficaces que el aprendizaje automático tradicional al analizar grandes conjuntos de datos de alta dimensión y se usan en ciberseguridad para detectar amenazas sofisticadas y responder a ellas.

Los profesionales de seguridad también usan herramientas IA generativas para ayudar en la investigación y la respuesta. Dado que estas herramientas usan tecnología de procesamiento de lenguaje natural, las personas pueden interactuar con ellas mediante lenguaje humano, en lugar de código. Como sugiere el nombre, estas herramientas también son capaces de generar contenido, por lo que pueden ayudar a generar informes, resumir descubrimientos, conclusiones de seguridad y proporcionar respuestas detalladas a las preguntas.

Los agentes con tecnología de IA administran de forma autónoma tareas de TI y seguridad de gran volumen, lo que permite a los usuarios centrarse en la seguridad proactiva. Estos agentes pueden evaluar la prioridad de la suplantación de identidad, la prevención de pérdida de datos y las alertas de riesgo interno, que son tareas que consumen mucho tiempo a las personas. Los agentes también pueden optimizar las directivas de acceso condicional en función de los datos de usuario. Y muchos equipos usan agentes con tecnología de IA para identificar y priorizar las vulnerabilidades y amenazas que deben abordarse.
Casos de uso

IA para casos de uso de ciberseguridad

La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta fundamental para ayudar a los profesionales de seguridad a realizar su trabajo de forma más eficaz. Algunos casos de uso comunes son:

 Administración de identidad y acceso

La inteligencia artificial se usa para la administración de identidad y acceso (IAM) con el fin de comprender los patrones en los comportamientos de inicio de sesión de los usuarios y mostrar comportamientos anómalos. También se puede usar para forzar automáticamente la autenticación en dos fases o un restablecimiento de contraseña cuando se cumplen determinadas condiciones. Y, si es necesario, las soluciones con tecnología de IA, pueden impedir que un usuario inicie sesión si hay alguna razón para pensar que una cuenta se ha puesto en peligro.

Seguridad y administración de puntos de conexión

La inteligencia artificial ayuda a los profesionales de seguridad a identificar los puntos de conexión que se usan dentro de la organización para mantenerlos actualizados con los sistemas operativos y las soluciones de seguridad más recientes. La inteligencia artificial también puede ayudar a descubrir malware y otras pruebas de un ciberataque contra los dispositivos de una organización.

Seguridad en la nube

Dado que las organizaciones usan varios proveedores de nube para la infraestructura y las aplicaciones, necesitan soluciones que proporcionen protección en todo el patrimonio. La inteligencia artificial une los datos de varios servicios en la nube para proporcionar una vista completa de los riesgos y vulnerabilidades en la nube de una organización. Esto ayuda a los profesionales de seguridad a abordar rápidamente las amenazas.

Seguridad de datos

Al reducir el trabajo manual, la inteligencia artificial ha ayudado a acelerar muchos procesos relacionados con la seguridad de los datos. Usando la inteligencia artificial los equipos de seguridad pueden identificar y etiquetar rápidamente datos confidenciales en todo el entorno, ya sea estén alojados en la infraestructura de la organización o en una aplicación en la nube. La inteligencia artificial también puede ayudar a detectar cuándo alguien está intentando mover datos fuera de la empresa y bloquear la acción o plantear el problema al equipo de seguridad.

Detección de ciberamenazas

Las soluciones de Detección y respuesta extendidas (XDR) e administración de eventos e información de seguridad (SIEM) ayudan a los equipos de seguridad a descubrir ciberamenazas en toda la empresa. Para ello, ambas soluciones dependen en gran medida de la inteligencia artificial. Las soluciones XDR usan inteligencia artificial para supervisar puntos de conexión, correos electrónicos, identidades y aplicaciones en la nube para detectar comportamientos anómalos, correlacionar incidentes y exponerlos al equipo. Con modelos avanzados de inteligencia artificial, las soluciones XDR, también, pueden interrumpir los ataques avanzados, como ransomware, y proporcionar sugerencias para mejorar la cobertura de seguridad. Las soluciones SIEM usan la inteligencia artificial para agregar señales de toda la empresa, lo que proporciona a los equipos una mejor visibilidad de lo que sucede. Los equipos también usan la inteligencia artificial para generar conclusiones útiles a partir de la inteligencia contra amenazas, lo que les ayuda a adoptar un enfoque más proactivo para los riesgos cibernéticos.

Investigación y respuesta a incidentes

Durante la respuesta a incidentes, los profesionales de seguridad deben ordenar las montañas de datos para descubrir posibles ciberataques. La inteligencia artificial ayuda a identificar y correlacionar los eventos más útiles en varios orígenes de datos, lo que ahorra tiempo valioso a los profesionales. La IA generativa simplifica aún más la investigación al responder preguntas y traducir el análisis al lenguaje natural.

Inteligencia artificial para la ciberseguridad frente a la seguridad de la inteligencia artificial

Es importante distinguir entre dos conceptos relacionados pero diferentes: IA para la ciberseguridad y la seguridad para la inteligencia artificial.

La IA para la ciberseguridad hace referencia al uso de herramientas de IA para mejorar la capacidad de una organización en detectar, responder y mitigar las amenazas a todos su entorno. Dado que la inteligencia artificial para la ciberseguridad puede analizar y correlacionar eventos entre varios orígenes, ayuda a las organizaciones a identificar patrones que indican posibles amenazas.

Por otro lado, la seguridad de la inteligencia artificial se centra en la protección de los propios sistemas de inteligencia artificial. Abarca las estrategias, herramientas y prácticas diseñadas para proteger los modelos, los datos y los algoritmos de IA frente a amenazas. Esto incluye garantizar que los sistemas de IA funcionen según lo previsto y que los atacantes no puedan aprovechar las vulnerabilidades para manipular salidas o robar información confidencial.

En resumen, IA para la ciberseguridad hace referencia al uso de sistemas de IA para mejorar la posición de seguridad general de una organización, mientras que la seguridad de IA consiste en proteger los sistemas de IA.

Ventajas de la inteligencia artificial para la ciberseguridad

La inteligencia artificial ha sido realmente un cambio en la ciberseguridad, lo que facilita a los profesionales de la seguridad responder a un número cada vez mayor de ciberamenazas, cantidades crecientes de datos y una superficie de ciberataque en expansión. Estas son algunas de las formas en que la inteligencia artificial para la ciberseguridad ayuda a los equipos a ser más eficaces:

Detección de amenazas más rápida
Muchas soluciones de seguridad, como SIEM o XDR, registran miles y miles de eventos que indican un comportamiento potencialmente anómalo. Aunque la gran mayoría de estos eventos son inofensivos, algunos no lo son, y el riesgo de pasar por alto una ciberamenaza potencial puede ser enorme. La inteligencia artificial ayuda a identificar los incidentes que realmente importan. También correlaciona actividades aparentemente no relacionadas en incidentes que indican una ciberamenaza potencial.

Informes simplificados
Las herramientas que usan la IA generativa pueden poner en correlación y analizar información de varios orígenes de datos para crear informes fáciles de entender que los profesionales de seguridad pueden compartir rápidamente con otros en la organización.

Identificación de vulnerabilidades
La inteligencia artificial ayuda a detectar puntos débiles en el entorno general, como dispositivos desconocidos y aplicaciones en la nube, sistemas operativos obsoletos o datos confidenciales desprotegidos.

Mejora de capacidades
Dado que la IA generativa ayuda a traducir los datos y el análisis de ciberamenazas al lenguaje natural, los analistas no necesitan saber cómo escribir consultas para ser productivos. Esto ayuda a los analistas junior a asumir tareas más complejas. Además, la IA generativa proporciona pasos de corrección y otras recomendaciones que ayudan a los nuevos miembros del equipo a aprender rápidamente a responder eficazmente a los ciberataques.

Información accionable
Al agregar y analizar datos de diversos orígenes, como registros de seguridad, tráfico de red y fuentes de amenazas externas, la inteligencia artificial proporciona una vista completa del panorama de seguridad y revela patrones ocultos de ataque.

Reducción de falsos positivos y falsos negativos.
La inteligencia artificial ayuda a reducir los falsos positivos y falsos negativos mediante técnicas avanzadas como el reconocimiento de patrones, la detección de anomalías, el reconocimiento contextual y el aprendizaje continuo. Estos sistemas proporcionan una toma de decisiones más matizada y evitan sobrecargar los equipos de seguridad con alertas irrelevantes.

Escalabilidad
La inteligencia artificial mejora significativamente la escalabilidad en ciberseguridad mediante la automatización de tareas, el procesamiento de grandes cantidades de datos en tiempo real y el aprendizaje continuo. A medida que crece el volumen y la complejidad de las ciberamenazas, la capacidad de la inteligencia artificial para escalar y adaptarse garantiza que los sistemas de ciberseguridad sigan siendo resistentes, eficientes y capaces de controlar las demandas de las infraestructuras de TI modernas.

Herramientas de ciberseguridad con tecnología de IA

La inteligencia artificial se ha integrado en varias herramientas de ciberseguridad para ayudar a mejorar su eficacia. Algunos ejemplos son:
 
  • Firewalls e inteligencia artificial de próxima generación. Los firewalls tradicionales toman decisiones sobre cómo permitir o bloquear el tráfico en función de las reglas definidas por un administrador. Los firewalls de próxima generación van más allá de estas funcionalidades, ya que usan la inteligencia artificial para aprovechar los datos de inteligencia sobre amenazas y ayudar a identificar nuevas ciberamenazas.
  • Soluciones de seguridad de puntos de conexión mejoradas con la inteligencia artificial. Las soluciones de seguridad de los puntos de conexión usan inteligencia artificial para identificar vulnerabilidades de los puntos de conexión, como un sistema operativo obsoleto. La inteligencia artificial también puede ayudar a detectar si se ha instalado malware en un dispositivo o si se están filtrando cantidades inusuales de datos hacia o desde un punto de conexión. Durante un ataque, la inteligencia artificial puede aislar automáticamente el punto de conexión del resto del entorno digital.
  • Sistemas de prevención y detección de intrusiones de red controlados por inteligencia artificial. Estas herramientas supervisan el tráfico de red para detectar usuarios no autorizados que intentan infiltrarse en la organización a través de la red. Con la inteligencia artificial, estos sistemas procesan rápidamente grandes volúmenes de datos para identificar y bloquear a los ciberatacantes antes de que causen daños.
  • Soluciones de seguridad en la nube e inteligencia artificial. Dado que muchas organizaciones usan varias nubes para su infraestructura y aplicaciones, puede ser difícil realizar un seguimiento de las ciberamenazas que se mueven entre diferentes nubes y aplicaciones. La inteligencia artificial ayuda con la seguridad en la nubemediante el análisis de datos de todos estos orígenes para identificar vulnerabilidades y posibles ciberataques.
  • Seguridad de Internet de las cosas (IoT). Al igual que los puntos de conexión y las aplicaciones, las organizaciones suelen tener muchos dispositivos IoT que son posibles vectores de ciberataques. La inteligencia artificial ayuda a detectar ciberamenazas en cualquier dispositivo IoT y también descubre patrones de actividad sospechosa entre varios dispositivos IoT.
  • XDR y SIEM. Las soluciones XDR y SIEM extraen información de varios productos de seguridad, archivos de registro y orígenes externos para ayudar a los analistas a comprender lo que sucede en su entorno. La inteligencia artificial ayuda a sintetizar todos estos datos en conclusiones claras.

Procedimientos recomendados para la inteligencia artificial para la ciberseguridad

El uso de la inteligencia artificial para dar soporte a operaciones de seguridad requiere una planeación e implementación cuidadosa, pero con el enfoque adecuado, puede introducir herramientas que realicen mejoras significativas en la eficacia operativa y el bienestar de su equipo.

Desarrollar una estrategia
Hay numerosos productos y soluciones de inteligencia artificial para su uso en seguridad, pero no todos ellos serán adecuados para su organización. Es importante que las soluciones de inteligencia artificial se integren bien entre sí y con su arquitectura de seguridad o pueden terminar creando más trabajo para su equipo. Considere primero los mayores desafíos de seguridad y después, identifique soluciones de inteligencia artificial que le ayudarán a resolver esos problemas. Dedique tiempo a desarrollar un plan para integrar la inteligencia artificial en los procesos y sistemas actuales.

Integrar las herramientas de seguridad
La inteligencia artificial para la ciberseguridad es más eficaz cuando es capaz de analizar datos en toda la organización. Esto supone un reto si las herramientas funcionan en espacios aislados. Invierta en herramientas que trabajen conjuntamente y funcionen con su entorno actual sin problemas, como soluciones integradas de XDR y SIEM. O bien, si es necesario, asigne tiempo y recursos a su equipo para integrar herramientas, de modo que obtenga visibilidad completa en toda su infraestructura digital.

Administrar la privacidad y la calidad de los datos
Los sistemas de inteligencia artificial toman decisiones y proporcionan conclusiones basadas en los datos usados para entrenarlos y operarlos. Si hay errores en los datos o están dañados, la inteligencia artificial proporcionará información deficiente y tomará decisiones incorrectas. Durante la planeación, asegúrese de que tiene procesos implementados para limpiar los datos y proteger la privacidad.

Utilice éticamente la inteligencia artificial
Muchos de los datos acumulados a lo largo de los años son inexactos, sesgados u obsoletos. Además, los algoritmos y la lógica de la inteligencia artificial no siempre son transparentes, lo que dificulta saber exactamente cómo genera conclusiones y resultados. Es importante asegurarse que la inteligencia artificial no es la responsable final de la toma de decisiones si existe el riesgo de que trate injustamente a determinadas personas debido a datos sesgados. Más información acerca de la inteligencia artificial responsable.

Pruebe continuamente los sistemas de inteligencia artificial
Después de la implementación, pruebe periódicamente los sistemas para identificar problemas de sesgo o de calidad a medida que se generan nuevos datos.

Definición de directivas para el uso de la IA generativa
Asegúrese de que los empleados y asociados comprenden las directivas de su organización para usar herramientas de IA generativa. Es especialmente importante que las personas no peguen datos reservados y confidenciales en solicitudes a la IA generativa, ya que existe el riesgo de que los datos se hagan públicos.

Tendencias emergentes de la inteligencia artificial para la ciberseguridad

La integración de la inteligencia artificial en la ciberseguridad no solo está transformando la forma en que se detectan y mitigan las amenazas, sino también, reorganizando el recurso de ciberseguridad. A medida que la inteligencia artificial se vuelve más frecuente en el sector, aparecen varias tendencias clave:
 
  • Los profesionales de seguridad asignarán más tiempo a la toma de decisiones de alto nivel y la resolución de problemas complejos, mientras la inteligencia artificial controla las tareas operativas diarias.
  • Habrá una demanda de roles híbridos que combinen el conocimiento de ciberseguridad con experiencia en inteligencia artificial, como analistas de ciberseguridad de inteligencia artificial o científicos de datos que se centren en la seguridad.
  • Los centros de operaciones de seguridad cambiarán a la búsqueda proactiva de amenazas, donde los equipos de ciberseguridad usan la inteligencia artificial para respaldar investigaciones profundas y buscar amenazas ocultas o avanzadas que los sistemas automatizados podrían no detectar inmediatamente.
  • Los centros de operaciones de seguridad evolucionarán a entornos integrados con inteligencia artificial, donde la supervisión humana se centra en interpretar las conclusiones y tomar decisiones en lugar de administrar la sobrecarga de datos.
  • Los proveedores de seguridad presentarán productos de seguridad más avanzados con tecnología de IA, como análisis de vídeo o drones y robots para la seguridad física.
  • La tecnología de señuelo de IA podrá generar trampas inteligentes y dinámicas que imitan los activos reales, lo que dificulta que los ciberdelincuentes distingan entre objetivos originales y falsos.
  • Los sistemas de detección de fraudes con tecnología de IA usarán algoritmos de aprendizaje automático para predecir y bloquear el fraude antes de que se produzca, lo que reduce los falsos positivos y mejora la precisión de la detección.
  • Los agentes con tecnología de IA pueden asumir de forma autónoma tareas de seguridad de gran volumen, como la evaluación de prioridades de alertas, para liberar tiempo para que las personas se centren en otras prioridades.

IA para soluciones de ciberseguridad

La inteligencia artificial está impulsando cambios significativos en la ciberseguridad mediante la automatización de tareas, la mejora de la detección de amenazas, de la inteligencia y habilitando medidas de seguridad más proactivas y predictivas. A medida que el entorno de amenazas sigue evolucionando, la integración de la inteligencia artificial en la ciberseguridad se convertirá en una estrategia clave para las organizaciones que intentan anticiparse a los riesgos emergentes.

Puede empezar a incorporar inteligencia artificial en sus operaciones de seguridad, ahora, con soluciones de IA generativa, como Microsoft Security Copilot que permite a los equipos responder de forma más eficaz y efectiva a las amenazas. Los agentes de Microsoft Security Copilot mejoran la seguridad y las operaciones de TI con automatización autónoma y adaptativa. Además, Seguridad de Microsoft ofrece varias Soluciones con tecnología de IA para ayudarle a mejorar la eficacia de las operaciones de seguridad. A partir de ahora, su organización estará mejor preparada para mantenerse al día con las amenazas de hoy y mañana.
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Preguntas más frecuentes

  • La inteligencia artificial se usa en ciberseguridad para detectar amenazas y responder a ellas de forma más rápida y precisa que los métodos tradicionales. La inteligencia artificial ayuda a los profesionales de seguridad a identificar patrones y detectar anomalías en grandes volúmenes de datos y a automatizar las respuestas a los ciberataques. Al mejorar la detección de amenazas y reducir los falsos positivos, la inteligencia artificial mejora la eficacia general de la seguridad.
  • No, la inteligencia artificial no reemplazará a la ciberseguridad. La inteligencia artificial ayuda a automatizar tareas repetitivas, a mejorar la detección de amenazas y a responder a incidentes de forma más eficaz, pero la experiencia humana sigue siendo esencial para la estrategia, la toma de decisiones complejas y la interpretación de los resultados en un contexto de seguridad más amplio.
  • Sí, la inteligencia artificial y la ciberseguridad se pueden combinar para mejorar las medidas de seguridad. La inteligencia artificial puede automatizar la detección de amenazas, supervisar el tráfico de red, identificar anomalías e incluso predecir posibles infracciones de seguridad, lo que permite a los equipos de ciberseguridad centrarse en la toma de decisiones de mayor nivel y en estrategias de defensa proactivas.
  • La IA generativa se puede usar en ciberseguridad para convertir los datos en conclusiones claras, obtener instrucciones de mitigación paso a paso, crear informes y responder a preguntas de seguridad sobre el entorno.
  • El aprendizaje automático en ciberseguridad implica entrenar los algoritmos para identificar patrones en el tráfico de red, el comportamiento del usuario o los eventos del sistema. Esto permite a los sistemas de aprendizaje automático detectar posibles amenazas como malware, suplantación de identidad y acceso no autorizado con alta precisión e intervención humana mínima.
  • Las empresas deben usar la inteligencia artificial para la ciberseguridad con el fin de mejorar la detección de amenazas, reducir los tiempos de respuesta, mejorar la escalabilidad y automatizar los procesos de seguridad. La inteligencia artificial ayuda a las empresas en anticiparse a las amenazas en constante evolución, reduciendo los riesgos y protegiendo los datos confidenciales de forma más eficaz y eficiente.

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