Lo bueno, lo malo y lo feo de la IA en la Ciberseguridad*

La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en una poderosa herramienta en el panorama de la ciberseguridad, pues tiene el potencial de revolucionar la forma en que detectamos y respondemos a las ciberamenazas. Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología, también existen riesgos asociados al uso de la IA en ciberseguridad. A continuación, se encuentran las ventajas y los peligros de utilizar esta herramienta en dicha área, incluyendo ejemplos de cómo los ciberdelincuentes podrían utilizar la IA para mejorar sus ataques de ingeniería social y cómo las empresas de ciberseguridad pueden aprovechar la tecnología para proteger mejor a los usuarios.

Una de las mayores ventajas de la IA en ciberseguridad es su capacidad para automatizar tareas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenarse para identificar patrones y anomalías en el tráfico de red, lo que les permite detectar y responder a las amenazas en tiempo real. Esto puede aumentar enormemente la eficiencia de los equipos de ciberseguridad y ayudarles a adelantarse a las amenazas en rápida evolución. Por ejemplo, los sistemas de detección de intrusiones (IDS) basados en IA pueden encontrar y bloquear automáticamente el tráfico de red malicioso, sin intervención humana.

La IA también puede emplearse para mejorar la precisión de la detección de amenazas. Las soluciones tradicionales de ciberseguridad dependen de sistemas basados en reglas elaboradas a partir de patrones predefinidos para identificar peligros. Sin embargo, estos sistemas pueden ser fácilmente burlados por los atacantes que utilizan nuevas tácticas o técnicas. En cambio, los sistemas basados en IA pueden aprender de incidentes pasados y adaptarse a nuevas amenazas, lo que los hace más resistentes a los ataques. Por ejemplo, es posible aprender a identificar nuevas cepas de malware analizando su comportamiento, sin depender de patrones predefinidos.

Otra ventaja es que facilita que las organizaciones prioricen su respuesta a los incidentes. Con la gran cantidad de datos que generan las redes, puede ser difícil para los equipos de seguridad determinar cuáles son los incidentes más críticos y que requieren mayor atención. La IA puede ayudar a identificar los eventos más críticos y priorizar la respuesta en consecuencia. En ese sentido, un sistema basado en IA podría alertar a los especialistas en seguridad de un incidente de alta importancia, como un ataque de ransomware, mientras que uno de menor relevancia, como un simple intento de phishing, podría gestionarse automáticamente.

Por otra parte, a medida que la IA se hace más frecuente en la ciberseguridad, también plantea una amenaza para el panorama de la seguridad. Uno de los mayores riesgos es que los sistemas de IA puedan ser pirateados o manipulados, permitiendo potencialmente a los atacantes controlarlos. Esto podría conducir al lanzamiento de ciberataques devastadores, como los de denegación de servicio (DDoS) o la filtración de datos confidenciales. Un ejemplo sería que el atacante utilizara la IA para evadir los sistemas de detección de intrusos generando tráfico de red maliciosa que parezca legítimo.

Otro riesgo es que puede utilizarse para lanzar ataques muy sofisticados y selectivos. Los sistemas basados en IA pueden aprender de incidentes pasados y adaptarse a nuevas tácticas, lo que permite a los atacantes eludir las soluciones de seguridad tradicionales y lanzar vulneraciones muy eficaces.  Tal es el caso del malware basado en IA, que tiene el potencial de ser empleado para evadir el software antivirus cambiando constantemente su código y comportamiento, lo que dificultaría su detección.

Además, los ataques de ingeniería social basados en IA son cada vez más sofisticados y difíciles de descubrir. Los ciberdelincuentes la usan para suplantar el comportamiento humano, como en el caso de texto o voz generados por esta herramienta para hacerse pasar por una persona o entidad de confianza y engañar a los usuarios para que faciliten su información personal o dinero. Esto hace que a las personas les sea cada vez más difícil distinguir entre comunicaciones legítimas y maliciosas.

Para mitigar estos riesgos, las empresas de ciberseguridad emplean la IA para proteger a los usuarios identificando y frenando intentos maliciosos de ingeniería social por medio del análisis de patrones de comunicación de detección de anomalías. También pueden identificar y bloquear malware examinando el comportamiento de archivos y procesos en tiempo real.

En conclusión, el uso de la IA aplicado a la seguridad informática es capaz de aportar importantes beneficios en términos de automatización, detección de amenazas y respuesta a incidentes. Aún así, supone riesgos como el potencial de pirateo y manipulación, el lanzamiento de ataques sofisticados y la violación de la privacidad. Por ello, las empresas de ciberseguridad aprovechan esta tecnología para cuidar a los usuarios de este tipo de ataques, detectando y bloqueando los intentos maliciosos de ingeniería social y malware mediante el análisis del comportamiento de archivos y procesos en tiempo real. Cabe destacar que la IA no es la única solución, por lo que es importante contar con múltiples capas de defensa para protegerse contra las ciberamenazas.

Es posible que te preguntes si la tecnología de la IA es realmente tan avanzada como se suele describir. Es una pregunta justa, y tiene una respuesta sencilla: sí, ha progresado hasta este momento en el que se encuentra en un punto de inflexión y sólo sigue ganando impulso.

Para poner las cosas en perspectiva, todo el texto de este artículo ha sido generado por ChatGPT. Sólo he creado las indicaciones necesarias para explicar mi petición a las herramientas de IA. Esperamos que una mirada crítica al texto anterior te ayude a comprender mejor el creciente papel de la IA, tanto en el panorama de la ciberseguridad como fuera de él.

*Luis Corrons, Especialista de Seguridad de Avast

Fuente: Avast/CanalesTI, ACM.