Por otro lado, la IA también puede ser una herramienta poderosa en manos de los profesionales de la seguridad cibernética, con muchas tecnologías de seguridad impulsadas por IA que se están desarrollando y aplicando en la industria de la seguridad cibernética para fortalecer las defensas y protegerse contra las amenazas emergentes. Dado que el negocio en general usa IA, los estudios muestran que el 35 % está utilizando y el 42 % de las empresas está investigando el uso de IA en sus operaciones; vemos la seguridad cibernética de ninguna manera exenta de las aplicaciones de IA.
Aprovechar el potencial: casos de uso clave que impulsan la revolución de la IA
Los beneficios de la IA en la seguridad cibernética son numerosos dada la riqueza de datos en el campo de la seguridad cibernética. Las soluciones impulsadas por IA pueden mejorar la precisión de la detección de amenazas y aliviar la tensión de los expertos en seguridad humana, permitiéndoles concentrarse en tareas desafiantes que requieren el juicio y la creatividad humanos. Los expertos en ciberseguridad también deberían estar interesados en aprovechar las capacidades de la IA para mejorar su trabajo diario. Algunos de los principales casos de uso que vemos para el uso de la IA en la seguridad cibernética y en los que los proveedores ofrecen herramientas a los profesionales incluyen:
1. El monitoreo de la red de IA agiliza el proceso mediante el análisis de flujos de datos, la detección de anomalías y el establecimiento de líneas de base. Aumenta la detección de amenazas al reconocer los problemas de seguridad cibernética en tiempo real, lo que permite soluciones preventivas. Deepfield Defender de Nokia utiliza inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático como parte de sus capacidades de seguridad y análisis de red. La plataforma emplea algoritmos avanzados para analizar grandes volúmenes de datos de tráfico de red en tiempo real, extrayendo información y patrones valiosos. Esto proporciona a las empresas supervisión simplificada, capacidades de automatización e información de seguridad.
Al aprovechar los algoritmos de IA, las organizaciones pueden mejorar su postura de seguridad cibernética y optimizar el rendimiento de su red. Las organizaciones deben definir una estrategia clara para implementar el monitoreo de red impulsado por IA e identificar los sistemas y dispositivos que necesitan monitoreo, establecer protocolos de integración y garantizar que se brinde la capacitación correcta para los equipos de TI/seguridad. Esto es esencial ya que permite la detección temprana de problemas y facilita el mantenimiento predictivo para mejorar la eficiencia operativa y reducir el tiempo de inactividad.
2. La IA se está utilizando rápidamente en las pruebas de software para mejorar numerosos elementos del proceso de prueba. Puede crear casos de prueba estructurados, automatizar pruebas funcionales y ayudar con las pruebas de AI/ML para reducir el riesgo de fallas de seguridad cibernética. También mejora las pruebas de rendimiento mediante la simulación de diversas situaciones y acelera las pruebas de extremo a extremo mediante la automatización de procedimientos comerciales complejos. Appvance es una de las muchas plataformas de prueba de automatización de IA que utiliza aprendizaje automático y algoritmos de IA para acelerar el proceso de prueba y mejorar la cobertura de la prueba.
Estas aplicaciones de prueba impulsadas por IA pueden automatizar una variedad de operaciones de prueba, incluida la generación de casos de prueba, la ejecución y el análisis de resultados. Las empresas deben implementar marcos de automatización de pruebas impulsados por IA que se integren con las herramientas de prueba y los flujos de trabajo existentes para producir casos de prueba automáticamente y ejecutarlos en paralelo, lo que permite pruebas más rápidas y completas.
3. Las organizaciones pueden beneficiarse de las capacidades de aprendizaje continuo de los modelos de IA, que mejoran la respuesta a incidentes, la gestión de vulnerabilidades y los sistemas de detección de seguridad. La capacidad de AI para analizar riesgos, detectar ataques de malware y responder a incidentes mejora la seguridad cibernética general. CrowdStrike, ha presentado Charlotte AI, un analista de seguridad de IA generativa que utiliza datos de seguridad de alta calidad para brindar información a los usuarios de todos los niveles de habilidad, automatizar procesos, mejorar la búsqueda de amenazas y ayudar en la evaluación de riesgos.
La IA generativa analiza datos, reconoce tendencias y detecta riesgos cibernéticos, lo que permite a las organizaciones responder de manera más efectiva. Las organizaciones deben reconocer las preocupaciones y necesidades específicas de seguridad cibernética para determinar las áreas en las que la IA generativa puede ser valiosa para mejorar sus medidas de seguridad actuales.
Estos destacan algunos ejemplos clave, pero hay muchos más que se pueden enumerar, como el análisis de proveedores y la generación de contenido de capacitación que pueden mejorar el alcance y la capacidad de los equipos de seguridad cibernética.
El espectro de la IA: estrecho, amplio y el camino a seguir
Aunque todavía estamos en las primeras etapas de la aplicación de la IA y el desarrollo actual se encuentra en una etapa de ‘IA estrecha’ con un claro enfoque en tareas específicas, la IA tiene aplicaciones amplias y valiosas dentro de la profesión de la seguridad cibernética. Si bien la etiqueta “IA estrecha” implica un alcance limitado, no socava las capacidades o la influencia potencial de estos sistemas de IA. Sin embargo, IA es un término amplio con muchas interpretaciones posibles, y es posible que las herramientas hayan estado usando una forma de ‘IA’ durante muchos años, por ejemplo, dentro del aprendizaje automático y la supervisión de cortafuegos.
El término IA tiene un beneficio de marketing, que incentiva a los proveedores a usarlo, lo que aumenta la posibilidad de que no coincidan las expectativas de los profesionales de la seguridad cibernética y la realidad de la tecnología cuando ven que un proveedor incorpora IA en su tecnología. Además, es importante considerar los riesgos de usar IA, como el incumplimiento, la seguridad de los datos, el sesgo y la infracción de derechos de autor.
Por lo tanto, los profesionales de la seguridad cibernética deben considerar las tareas en las que quieren que la tecnología los ayude, el grado en que las soluciones satisfacen estas necesidades en comparación con los riesgos potenciales y la probabilidad de que muchas herramientas incorporen asistencia de IA. Hay muchas aplicaciones excelentes para la tecnología para ayudar a los equipos de seguridad cibernética y, con la consideración adecuada de las herramientas disponibles, existe un gran potencial para apoyar a los profesionales de la seguridad cibernética con IA.
Dhairya Mehta es experta en seguridad cibernética en PA Consultoría. Con un agradecimiento especial a Elisabeth Mackay y Richard Watson-Bruhn de PA por contribuir con sus ideas a este artículo.