La Relación entre IA y Ciberseguridad

LA RELACIÓN ENTRE IA Y CIBERSEGURIDAD

A medida que aumenta el uso de computadoras e Internet, las amenazas cibernéticas también aumentan. Si bien la mayoría de los ciberataques son instigados por humanos y a menudo dependen de factores como vulnerabilidades del sistema y errores humanos, a medida que la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático e Internet de las cosas (IoT) avanzan a un ritmo acelerado, algunas personas están preocupadas de que ocurra algo como Skynet, de la película “Terminator”. Otros, sin embargo, son más optimistas sobre las implicaciones de la inteligencia artificial en la efectividad de la ciberseguridad.

Comprender cómo la inteligencia artificial está cambiando la ciberseguridad lo ayudará a determinar los cambios a implementar en su programa de seguridad cibernética a medida que la tecnología se desarrolla y mejora.

Cómo Estamos Aplicando Actualmente la Inteligencia Artificial y El Aprendizaje Automático a la Ciberseguridad

Cuando se lleva a sus formas más simples, la inteligencia artificial se refiere a la capacidad de una computadora para completar tareas complejas que exigen alguna forma de inteligencia. Por otro lado, el aprendizaje automático es el proceso a través del cual estas máquinas / computadoras aprenden nueva información y cómo aplicarla para resolver problemas.

El aprendizaje automático está en el corazón de la ciberseguridad actual porque ayuda a las máquinas a aprender e implementar lo que aprenden, muchas compañías y empresas usan IA para reconocer patrones, cómo los usuarios usan los sistemas (asegurando que las máquinas puedan reconocer patrones de pirateo de manera inmediata), así como aprender de los patrones de pirateo anteriores.

Gracias al desarrollo de mejores procesos de computación, empresas como Google, Amazon y Facebook están utilizando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para recopilar datos de comportamiento muy valiosos que están ayudando a dar forma a la ciberseguridad de muchas maneras. Por ejemplo, al recopilar estos datos de comportamiento, Facebook, Amazon y Google pueden ofrecer a sus usuarios consejos y estrategias sobre cómo mantener sus datos seguros.

Además, cuando estas organizaciones analizan los datos de consumo que obtienen, así pueden enseñar a las máquinas cómo reconocer patrones, pueden construir fácilmente marcos de referencia  para gran cantidad de data, así como aplicaciones de código abierto que ayudan a otras empresas a reconocer los mismos patrones y, por lo tanto, uno de los beneficios es la reducción gradualmente de colección de data.

Además, dado que las máquinas inteligentes reconocen rápidamente los patrones que han aprendido, y algunas son tan complejas que se enseñan a sí mismas a partir de la experiencia y los patrones que han inferido, la IA se desarrolla tan rápido que las máquinas no pueden proteger sistemas de ciber ataques sofisticados. A medida que la AI se desarrolla más, se vuelve más sofisticada y, a medida que las máquinas aprenden más, solo reforzarán la ciberseguridad.

Un ejemplo de la relación entre la IA y la ciberseguridad (en referencia a la mejora de la ciberseguridad) es cómo las máquinas que han aprendido a detectar la tecnología de engaño están defendiendo automáticamente los sistemas contra los ciberataques. Un gran ejemplo de esto es Google. Cuando visita sitios web “inseguros” después de reunir información de los usuarios, es probable que Google le informe de la naturaleza engañosa del sitio.

En la actualidad, los expertos en ciberseguridad están creando e implementando modelos de máquinas que recopilan datos anteriores de ciberseguridad, aprenden de ellos para proteger el sistema y recopilan constantemente información sobre las nuevas ciberamenazas de las que necesitan proteger el sistema.

El otro aspecto de esto es que mediante el uso de máquinas (inteligencia artificial) para recopilar y dar sentido a los macrodatos, las máquinas pueden generar patrones que las empresas pueden usar para construir una sólida infraestructura de ciberseguridad y productos de seguridad. Los patrones propensos a riesgos reconocidos por estas máquinas actúan como una especie de sistema de alerta temprana que los expertos en ciberseguridad pueden usar para proteger el sistema.

Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial: Cómo la IA nos está Ayudando a Combatir el Spam

El aprendizaje automático, el subconjunto más importante de la inteligencia artificial, está demostrando ser una herramienta muy valiosa y efectiva contra los ataques de spam y phishing. Un gran ejemplo de esto es Google. Google Gmail utiliza el aprendizaje automático para determinar qué correos electrónicos filtrar en función de los mensajes que los usuarios han marcado como spam y ataques de phishing. Google ha estado usando este sistema por más de 18 años y, durante ese tiempo, el sistema ha aprendido mucho y se ha vuelto intuitivo incluso cuando los ataques de spam y phishing al correo electrónico cambian y se desarrollan.

Hoy, Google usa inteligencia artificial en casi todas las áreas de su negocio. Utiliza especialmente algo llamado aprendizaje profundo (Deep Learning), un sistema que permite a las máquinas reconocer patrones en Big Data y ajustarse de forma intermitente a medida que reúnen nuevas cantidades de datos.

Con el aprendizaje profundo, los analistas de ciberseguridad no tienen que preocuparse por la magnitud de sus datos. Todo lo que tienen que hacer es programar la máquina para reconocer ciertos parámetros y, a partir de ahí, usar estos parámetros para obtener más información. Esto tiene implicaciones masivas para la ciberseguridad. Por ejemplo, el aprendizaje profundo permite que las máquinas detecten malware, ataques de phishing e incluso pagos engañosos. Google especialmente está usando su tecnología para proteger su Play Store y su nube.

Capacitación en Seguridad y Aprendizaje Automático

Una de las relaciones más importantes entre IA y Ciberseguridad es que hoy en día es muy fácil enseñar a un servidor diseñado y programado de forma adaptativa a reconocer solicitudes normales de solicitudes inusuales, lo que llamamos “baseline” o punto de partida.

Esta relación está demostrando ser muy central para la ciberseguridad porque al enseñar a las máquinas a detectar este punto de partida y luego marcar lo que no cumple con los parámetros de punto de partida, es cada vez más fácil para los analistas de ciberseguridad determinar de qué amenazas protegerse.

Dicho esto, la mayoría de los investigadores y analistas también señalan rápidamente que, en la medida en que es fácil enseñar a las computadoras cómo reconocer patrones de amenaza, si dejamos de enseñarles, la máquina, por muy adaptativa que sea, eventualmente se volverá redundante debido al constante surgimiento de amenazas cada vez mas sofisticadas. Por lo tanto, es lógico pensar que incluso hoy, debido a que la inteligencia artificial aún no ha alcanzado la madurez, la inteligencia artificial tiene un papel aditivo en la caja de herramientas de cualquier analista de ciberseguridad profesional.

Un ejemplo de esto se está aplicando actualmente en herramientas como Intrusion Detection Systems (IDS) y Intrusion Prevention Systems (IPS). Estas son herramientas que los profesionales de ciberseguridad que trabajan en el lado del “Blue Team” (estos son los profesionales que protegen los sistemas en una empresa) usan todos los días para detectar cualquier anomalía que pueda convertirse en una amenaza potencial para la empresa.

Cómo los Hackers utilizan IA y el Aprendizaje Automático

Así como los expertos en ciberseguridad usan el aprendizaje automático para protegerse contra muchas amenazas cibernéticas y generalmente crean mecanismos de defensa efectivos contra algunas de las ciberamenazas más avanzadas, debido a que los hackers son talentosos e innovadores, también usan el aprendizaje automático en sus ataques. Por ejemplo, algunos grupos de pirateo usan la visión artificial para derrotar a la defensa (por coincidencia, defensas de aprendizaje automático) como Captchas.

Los hackers también van tan lejos como para “envenenar” grandes cantidades de datos. Por ejemplo, utilizando los métodos de piratería tradicionales (la negligencia humana y el error son los más explotados), los piratas informáticos están buscando formas de aprender a configurar un algoritmo de seguridad y de dónde la máquina recopila información.

Una vez que lo saben, están “envenenando” los datos al introducir datos defectuosos o engañosos con la intención de decapitar la máquina hasta un punto donde, por ejemplo, en el caso de ataques DoS, no puede diferenciar las solicitudes legítimas de las ilegítimas.

IA como Herramienta de Ciberseguridad

Ahora que hemos establecido las diversas formas en que se relacionan la ciberseguridad y la inteligencia artificial, no podemos dejar de mencionar que a medida que la IA se desarrolla y se vuelve más intuitiva, se está convirtiendo en una herramienta muy efectiva en la caja de herramientas de un experto en ciberseguridad.

A medida que aumentan las amenazas, los expertos en ciberseguridad pueden enseñarles a las máquinas a reconocer los patrones de amenazas y protegerlos de forma adaptativa. Como herramienta, los analistas de ciberseguridad pueden enseñar a las máquinas qué parámetros de punto de partida buscar cuando leen macro data y una vez alertados sobre datos que no cumplen con la información de punto de partida, pueden enseñarle a la máquina cómo manejar dicha información / amenaza. El efecto de esto es que a medida que las máquinas aprenden cómo analizar información y resolver los datos que no están en la base, aprenden y se adaptan.

Al enseñarles a las máquinas las amenazas, debilidades y exploits contra los que se deben proteger, los analistas y expertos en ciberseguridad ahora están adquiriendo la capacidad de implementar soluciones rápidamente, lo que está ayudando a mitigar futuros ataques.

Debido a su capacidad para examinar grandes cantidades de datos, las máquinas están aliviando la presión de las espaldas de los expertos en ciberseguridad hasta cierto punto porque cuando una máquina conoce las amenazas que debe buscar, el trabajo de un analista de ciberseguridad se vuelve pasivo. De hecho, al emplear el aprendizaje automático y los macrodatos, todo lo que un experto en ciberseguridad tiene que hacer es enseñar a la máquina qué otras intrusiones observar y responder a la máquina cuando esta alerta de algo que está fuera de sus parámetros normales.

Conclusión

Sí, existe una relación real y definitiva entre la ciberseguridad y el aprendizaje automático (IA). Como ha visto, miles de organizaciones empresariales e incluso medianas empresas están utilizando la IA y el aprendizaje automático para enseñarles a las máquinas cómo leer patrones dentro de macrodata y protegerse de posibles amenazas.

A medida que avanzamos hacia el futuro, la relación entre IA y ciberseguridad solo va a crecer a medida que los grandes datos se vuelven parte integral de nuestras vidas y los países de todo el mundo trabajan hacia la estandarización de leyes de datos, formatos y modos de comunicación. Una vez que esto sucede y logramos la uniformidad semántica del flujo de datos y los formatos, IA se convertirá en la protección más efectiva contra las intrusiones del sistema y los ataques cibernéticos.

La comunidad de ciberseguridad debe trabajar para crear un equilibrio entre el aprendizaje automático adaptable y el aprendizaje supervisado. Esto asegurará que incluso cuando las máquinas exploren grandes volúmenes de datos en momentos para leer patrones y crear análisis, los expertos en ciberseguridad también pueden enseñar a estas máquinas los patrones de amenaza que deben vigilarse y cómo manejarlos una vez que los observen en sus nodos de datos.

by Edgar Vera, MS Cybersecurity

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