Con el avance de la tecnología, las amenazas de seguridad se están volviendo comunes y más difíciles de detectar, ya que los actores maliciosos/atacantes están encontrando nuevas formas de cometer delitos cibernéticos. Si bien los métodos tradicionales son bastante buenos para detectar estas amenazas, carecen de la capacidad de identificar y mitigar amenazas de seguridad sofisticadas.
Es posible que hayas visto que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se están aplicando a diversos campos, como la generación de nuevas imágenes y textos, la escritura de código, etc. Del mismo modo, la IA también se puede utilizar para identificar amenazas de seguridad en tiempo real, de modo que las organizaciones puedan reforzar sus defensas contra todo tipo de fraudes y amenazas.
En esta publicación se tratará la detección de amenazas mediante IA, cómo funciona y sus ventajas y retos. También incluye algunos casos de uso real de la detección de amenazas mediante IA.
Introducción a la detección de amenazas mediante IA
La detección de amenazas mediante inteligencia artificial consiste en el uso de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (DL) para ayudar a identificar amenazas de ciberseguridad. La seguridad basada en IA de SentinelOne’s aprovecha la tecnología avanzada de IA para mejorar la protección de los puntos finales mediante la detección y mitigación autónoma de amenazas. En este enfoque, los algoritmos de IA se entrenan con una cantidad colosal de datos sobre amenazas de seguridad comunes. Esto les permite reconocer en tiempo real las amenazas que pueden pasar desapercibidas con el enfoque manual o convencional.
Lo ideal es que la detección de amenazas de ciberseguridad mediante IA se utilice para identificar los tipos conocidos de amenazas que las organizaciones detectan con métodos tradicionales. Sin embargo, con el avance de los algoritmos de IA, las organizaciones ahora pueden realizar un seguimiento continuo de los datos de la red, el comportamiento de los usuarios y la actividad del sistema. Y si se encuentra alguna desviación de lo habitual, estos algoritmos clasifican ese evento como una amenaza desconocida.
A diferencia del enfoque tradicional de detección de amenazas, el enfoque basado en IA puede detectar las amenazas en una fase más temprana del ciclo de ataque. Esto ayuda a minimizar los daños y a prevenir las infracciones. Una de las características más interesantes de la detección de amenazas mediante IA es que puede automatizar todo el proceso de detección de amenazas, alerta a los equipos de seguridad y prevención de amenazas adicionales.
Tipos de amenazas a las que se dirige la IA
La IA en la detección de amenazas ha transformado todo el ámbito de la ciberseguridad al proporcionar una amplia gama de soluciones robustas. Con la ayuda de diversos algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, la IA puede detectar múltiples tipos de amenazas para mejorar la vigilancia y el control de acceso.Echemos un vistazo a algunas de las principales amenazas que los sistemas de IA pueden detectar y ayudar a mitigar.
1. Amenazas cibernéticas
A medida que las organizaciones realizan la transición a la nube y la cantidad de datos aumenta cada día, amenazas como el acceso no autorizado, las violaciones de datos y las intrusiones en la red se están volviendo comunes. Las herramientas de seguridad tradicionales suelen fallar a la hora de detectar estos problemas tan sofisticados, pero los sistemas de IA destacan en la identificación y mitigación de estas amenazas cibernéticas. Los sistemas basados en IA analizan el tráfico de la red en tiempo real para detectar cualquier patrón inusual o problema potencial que pueda dañar la red.
2. Detección de malware
La detección de malware basada en IA malware utiliza algoritmos de aprendizaje automático para identificar software malicioso y dañado mediante el análisis del comportamiento de los archivos y los cambios en el sistema. Mientras que los enfoques tradicionales utilizan una base de datos de firmas de malware conocidas, los algoritmos basados en IA pueden detectar amenazas nuevas y emergentes mediante el análisis de la forma en que los archivos interactúan con el sistema. Este enfoque ayuda a prevenir el malware que cambia frecuentemente su código para eludir los métodos tradicionales de detección de amenazas.
3. Phishing e ingeniería social
El phishing es una de las amenazas de seguridad más comunes, en la que el atacante engaña a las personas para robarles su información confidencial. De entre todos los tipos de amenazas, la IA identifica fácilmente este tipo de amenaza. Los algoritmos de IA analizan los metadatos, el contenido y los patrones de los remitentes de los correos electrónicos para detectar y bloquear los intentos de phishing. Además, estos algoritmos de IA son muy eficaces en la detección de ataques de ingeniería social mediante la supervisión de las comunicaciones y las interacciones. De esta manera, la IA ayuda a proteger la información que, de otro modo, podría recopilarse manipulando a los empleados o usuarios.
4. Amenazas a la seguridad física
Actualmente se están implementando sistemas de IA para supervisar las instalaciones e identificar posibles amenazas. Estos sistemas de IA pueden analizar imágenes y grabaciones en tiempo real para detectar problemas como accesos no autorizados o comportamientos sospechosos. Algunos casos de uso del aprendizaje profundo, como el reconocimiento facial, la detección de objetos, etc., también ayudan a prevenir la entrada no autorizada en entornos físicos seguros.
5. Sistemas de control de acceso
La IA ayuda a las organizaciones a implementar protocolos de seguridad más dinámicos para el control de acceso moderno. Los algoritmos de IA pueden aprender continuamente de los patrones de acceso de los usuarios e identificar cualquier anomalía en el comportamiento. Por ejemplo, un usuario o un empleado que intente acceder a zonas restringidas o que inicie sesión desde lugares inusuales puede ser fácilmente detectado y detenido por los sistemas de IA. La integración de la IA en el sistema de control de acceso puede garantizar que solo las personas autorizadas obtengan acceso y que cualquier intento sospechoso pueda ser señalado en tiempo real.
6. Análisis del comportamiento
El análisis basado en el comportamiento es uno de los puntos fuertes de la detección de amenazas basada en la IA. Mientras que los métodos tradicionales de detección de amenazas se basan en firmas o patrones conocidos, los sistemas de IA pueden aprender el comportamiento habitual de la red, las aplicaciones y los usuarios de una organización. Y cuando observan una desviación de la línea de base, emiten alertas en tiempo real para permitir la detección temprana de amenazas. De esta manera, ayudan a identificar y prevenir tanto las amenazas conocidas como las desconocidas (ataques de día cero).
Cómo mejora la IA la detección de amenazas
Debido a su eficacia y precisión, los sistemas de detección de amenazas basados en IA se utilizan en los ámbitos digital, físico y conductual. Veamos algunas de las principales formas en que la IA mejora el proceso de detección de amenazas.
Aprendizaje automático y reconocimiento de patrones
Mediante el análisis de grandes cantidades de tráfico de red, comportamiento de los usuarios y registros del sistema, los algoritmos de aprendizaje automático pueden reconocer patrones para clasificar las actividades normales y anormales. Cuantos más datos se utilicen para entrenar el modelo, mejor será su capacidad para clasificar las actividades legítimas y las posibles amenazas. Esto da como resultado una detección más rápida y precisa de ciberataques, malware o amenazas internas.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) está ganando mucha popularidad debido al lanzamiento de varios modelos de lenguaje grandes (LLM). Es el campo del aprendizaje automático que permite a los sistemas de IA comprender e interpretar el lenguaje humano. Al interpretar el lenguaje humano, estos sistemas pueden detectar amenazas relacionadas con el phishing, la ingeniería social y las comunicaciones maliciosas.
Los modelos de PLN se entrenan con una gran cantidad de datos lingüísticos, como correos electrónicos, chats y documentos, para identificar lenguaje potencialmente dañino, intentos de phishing o amenazas internas.
Análisis de imágenes y vídeos El análisis de imágenes y vídeos es la piedra angular de la seguridad física y la vigilancia. Los algoritmos de aprendizaje profundo, como las CNN (redes neuronales convolucionales) y las RNN (redes neuronales recurrentes), pueden entrenarse con imágenes y vídeos para detectar accesos no autorizados, comportamientos sospechosos o brechas de seguridad en tiempo real. Por ejemplo, los modelos de reconocimiento facial entrenados en CNN pueden ayudar a identificar a personas que no están autorizadas a acceder a determinadas zonas. Además, los modelos de detección de objetos pueden entrenarse con imágenes y vídeos para detectar armas o paquetes no reconocidos con fines de seguridad.Algoritmos de detección de anomalías
La detección de anomalías, una de las aplicaciones principales de la detección de amenazas mediante IA, utiliza algoritmos sofisticados como el análisis de series temporales. Estos algoritmos analizan las redes del sistema y los comportamientos de los usuarios a lo largo del tiempo para establecer una línea de base. Si en cualquier momento se observa una desviación en el sistema, esto indica una brecha de seguridad o un ataque. Algunos ejemplos de detección de anomalías son los intentos de inicio de sesión anormales, los patrones de acceso a archivos inusuales, etc.
Cómo funciona la detección de amenazas mediante IA
La detección de amenazas basada en IA emplea algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para encontrar actividades sospechosas o posibles amenazas de seguridad. Singularity™ Endpoint Security de SentinelOne garantiza que los algoritmos de IA protejan sus dispositivos de las amenazas en constante evolución. Básicamente, los sistemas de IA recopilan grandes cantidades de datos de diversas fuentes, como el tráfico de red, las interacciones de los usuarios, los registros del sistema y las bases de datos de amenazas externas. A continuación, los sistemas de IA analizan estos datos para identificar patrones y establecer una base de referencia para la actividad normal.
A continuación, los sistemas de IA utilizan esta referencia y aplican técnicas de detección de anomalías para detectar desviaciones que puedan indicar posibles amenazas y ataques.
Para perfeccionar aún más este proceso, las organizaciones pueden entrenar modelos de aprendizaje automático con datos históricos para detectar tanto amenazas conocidas como amenazas nunca antes vistas. Una vez detectada la amenaza, los sistemas de IA pueden alertar a los equipos de seguridad para que la investiguen más a fondo. Algunos sistemas de IA también son capaces de iniciar automáticamente acciones de mitigación. De esta manera, los sistemas de IA se adelantan a los atacantes y protegen los datos y la información de la organización.
Tecnologías clave en la detección de amenazas mediante IA
Si bien el aprendizaje automático desempeña un papel clave en la detección de amenazas mediante IA, existen otras tecnologías que también impulsan la detección de amenazas basada en IA:
N.º 1. Redes neuronales artificiales (RNA)
Inspiradas en el cerebro humano, las ANN son la base de muchos sistemas de IA. Estas redes pueden entrenarse tanto con datos etiquetados (aprendizaje supervisado) como sin etiquetar (aprendizaje no supervisado) para detectar anomalías que indiquen posibles amenazas. Son ideales para identificar patrones complejos en grandes conjuntos de datos, como el comportamiento de los usuarios o la actividad de la red.
N.º 2. Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que puede analizar grandes cantidades de datos en múltiples niveles. Las redes neuronales son el núcleo del aprendizaje profundo, ya que pueden extraer características de alto nivel a partir de datos sin procesar. En el ámbito de la ciberseguridad, los modelos de aprendizaje profundo destacan en campos como la detección de malware, la prevención del phishing y el análisis de imágenes y vídeos para detectar y prevenir amenazas.
#3. Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo (RL) es otro enfoque de la IA en el que un sistema aprende a tomar decisiones importantes basándose en recompensas y penalizaciones. Para la detección de amenazas, el RL puede optimizar las estrategias de respuesta para elegir automáticamente el mejor curso de acción cuando se detecta una amenaza.
#4. Análisis de big data
Con la ayuda del análisis de big data, los sistemas pueden procesar y analizar enormes cantidades de datos procedentes de diferentes fuentes, como registros de red, actividad de los usuarios y fuentes de información sobre amenazas. Aprovechando estos macrodatos, los sistemas de detección de amenazas con IA pueden entrenar modelos que agilizan y precisan el proceso de detección.
Implementación de la IA en los sistemas de detección de amenazas
La implementación de la IA en la detección de amenazas requiere un enfoque cuidadoso para lograr una integración perfecta con la infraestructura de seguridad existente de su organización. Veamos algunos de los aspectos clave que debe tener en cuenta al implementar la detección de amenazas mediante IA.
Integración con la infraestructura de seguridad existente
No basta con implementar la IA en su sistema de detección de amenazas. Debe comprender que los sistemas de IA deben integrarse perfectamente con las herramientas de seguridad existentes de una organización, como cortafuegos, sistemas de detección/prevención de intrusiones (IDS/IPS) y gestión de la información y los eventos de seguridad (SIEM).
Los sistemas de IA no sustituyen a estos sistemas existentes, sino que los complementan mejorando sus capacidades con la detección avanzada de amenazas y el análisis predictivo. La mayoría de las plataformas de IA cuentan con API o conectores que facilitan la integración con la infraestructura existente.
Supervisión y alertas en tiempo real
La supervisión en tiempo real de las redes, los sistemas y el comportamiento de los usuarios es una de las capacidades clave de la IA en la detección de amenazas. Los algoritmos de IA son capaces de analizar continuamente los datos en busca de anomalías. Esto permite la detección temprana de posibles amenazas antes de que causen daños importantes. Además, los sistemas de detección de amenazas basados en IA pueden generar alertas en tiempo real. Esto ayuda a garantizar que los equipos de seguridad sean notificados inmediatamente de cualquier problema de seguridad y puedan responder rápidamente para mitigar los riesgos.
Automatización de las respuestas
La IA puede mejorar los sistemas de detección de amenazas mediante la automatización de las acciones de respuesta. Por ejemplo, una vez detectada una amenaza, la IA puede activar automáticamente algunos protocolos de seguridad predefinidos. Además, puede bloquear direcciones IP sospechosas o restablecer las credenciales de usuario comprometidas. Esta automatización reduce significativamente el tiempo entre la detección y la respuesta y minimiza cualquier daño potencial derivado de los ciberataques.
Escalabilidad y flexibilidad
Los sistemas de detección de amenazas basados en IA son muy escalables, lo que los hace adecuados para todo tipo de organizaciones. A medida que las ciberamenazas evolucionan y aumentan en volumen, los sistemas de detección de amenazas basados en IA se están volviendo esenciales. Estos sistemas pueden procesar grandes cantidades de información sin sacrificar el rendimiento. Además, los sistemas de IA también proporcionan flexibilidad para que las organizaciones puedan personalizar los parámetros de detección y las respuestas en función de sus necesidades específicas.
Ventajas de la detección de amenazas mediante IA
La detección de amenazas mediante IA ofrece una serie de ventajas que mejoran todo el proceso de detección y defensa frente a amenazas. Estas son algunas de las ventajas de la detección de amenazas mediante IA:
- Detección más rápida: gracias a su capacidad para correlacionar y analizar datos mucho más rápido que los humanos, los sistemas de IA pueden detectar amenazas con mayor facilidad y rapidez. Además, estos sistemas pueden funcionar en tiempo real y detectar anomalías y comportamientos sospechosos a medida que se producen. Este enfoque más rápido permite reducir la diferencia de tiempo entre la detección de amenazas y su mitigación.
- Defensa proactiva contra amenazas emergentes y de mayor volumen: una de las capacidades clave de los sistemas basados en IA es que pueden detectar amenazas previamente desconocidas o emergentes, como las vulnerabilidades de día cero. Mientras que los enfoques tradicionales de detección de amenazas se basan en algunas firmas conocidas, los sistemas de IA pueden detectar patrones y señales de nuevos ataques en grandes volúmenes.
- Reducción de los falsos positivos—Identificar erróneamente actividades normales como amenazas es un problema importante en los sistemas tradicionales de detección de amenazas. Los sistemas habilitados para IA pueden reducir los falsos positivos aprendiendo de los patrones de comportamiento normal y perfeccionando sus algoritmos con el tiempo. Esto da como resultado la detección de amenazas reales y la reducción del tiempo perdido en investigar casos falsos.
- Mejora de la inteligencia sobre amenazas—Los sistemas de IA se mejoran a sí mismos aprendiendo continuamente de nuevos datos, ataques y respuestas. Gracias a la integración de fuentes de datos externas e internas, los sistemas de IA ofrecen información sobre los riesgos de seguridad actuales y futuros.
Retos y limitaciones
Aunque tienen muchas ventajas, los sistemas de IA también presentan varios retos y limitaciones.
- Preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos: los sistemas de IA funcionan analizando grandes cantidades de información, incluida información confidencial como registros, datos personales, etc. Esto puede dar lugar a un uso indebido o a un acceso no autorizado a información confidencial. Para garantizar que los datos confidenciales se traten de forma segura, las organizaciones deben cumplir las normativas de seguridad, como el RGPD o la CCPA.
- Falsos positivos y negativos: aunque los sistemas de IA pueden reducir significativamente los falsos positivos, no pueden eliminarlos por completo. Además, el uso de sistemas de IA no garantiza que detecten el 100 % de las amenazas reales, lo que da lugar a algunos casos de falsos negativos. Para garantizar la reducción de los falsos positivos y los falsos negativos, los sistemas de IA deben ajustarse continuamente.
- Implicaciones éticas: cuando se trata de supervisar el comportamiento de los usuarios, la detección de amenazas mediante IA puede plantear algunas cuestiones éticas. Por ejemplo, la vigilancia de los empleados y el reconocimiento facial pueden obstaculizar los derechos de privacidad de las personas, lo que puede dar lugar a un uso indebido o abusivo. Para garantizar que todo se mantenga dentro de los límites éticos, las organizaciones deben establecer políticas transparentes sobre el uso de los sistemas de IA.
- Limitaciones técnicas: aunque los sistemas de IA funcionan de manera eficiente, son una especie de caja negra. No es posible comprender completamente cómo funcionan para llegar a una conclusión. Además, estos sistemas de IA requieren datos de alta calidad para funcionar con eficacia. Los datos incompletos o inexactos relacionados con las amenazas pueden dar lugar a problemas como falsas alarmas y falsos negativos. Por otra parte, los sistemas de IA pueden ser complejos y, a menudo, requieren importantes recursos computacionales y un mantenimiento continuo para seguir siendo eficaces.
Casos prácticos y aplicaciones en el mundo real
Veamos ahora algunos casos prácticos reales de detección de amenazas basada en IA.
N.º 1. IA en el ámbito gubernamental y militar
Los gobiernos y las organizaciones militares utilizan sistemas de detección de amenazas basados en IA con fines de seguridad nacional. Esto incluye la detección de intrusiones cibernéticas, la protección de las comunicaciones y el análisis de grandes cantidades de datos de inteligencia. Por ejemplo, la Agencia de Seguridad Cibernética y de Infraestructuras (CISA) utiliza SentinelOne, una plataforma avanzada de detección y prevención de amenazas cibernéticas basada en IA, para permitir la ciberdefensa en todo el gobierno.
#2. IA en la seguridad corporativa
Las empresas y organizaciones están adoptando la detección de amenazas basada en IA para proteger sus datos confidenciales y sus infraestructuras críticas. Estas empresas utilizan la IA para supervisar el comportamiento de los empleados y el tráfico de la red en busca de indicios de amenazas internas. Por ejemplo, Aston Martin, uno de los mayores fabricantes de coches deportivos de lujo, ha sustituido su antiguo sistema de seguridad por SentinelOne para proteger un siglo de tradición automovilística.
#3. La IA en la seguridad pública
Las iniciativas de seguridad pública, como la vigilancia y la detección de anomalías, utilizan cada vez más la IA. Las agencias de seguridad pública o las organizaciones públicas utilizan la IA para analizar las imágenes de las cámaras de seguridad e identificar actividades sospechosas o personas no autorizadas en tiempo real. Un ejemplo de ello es uno de los sistemas escolares K-12 más grandes de EE. UU., con sede en Nebraska, que utiliza soluciones como SentinelOne para proteger sus diversos dispositivos conectados, entre los que se incluyen MacOS, Windows, Chromebooks y dispositivos móviles, de las amenazas actuales.
#4. Aproveche el poder de la IA para la detección de amenazas
Después de leer esta publicación, ahora sabe cómo funciona la detección de amenazas basada en IA. Hemos explicado cómo funciona la detección de amenazas basada en IA, las tecnologías clave involucradas y cómo puede implementar la IA en su sistema de detección de amenazas existente. Por último, ha visto las ventajas, los retos y algunos casos de uso reales de la detección de amenazas basada en IA.
Dado que los ciberdelincuentes evolucionan constantemente sus estrategias de ataque, necesita una solución que pueda basarse en algo más que un conjunto de reglas y patrones predefinidos. El uso de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo puede ayudarle a abordar este problema, al tiempo que le proporciona más precisión, escalabilidad y flexibilidad. SentinelOne es una de las plataformas de seguridad más famosas que puede satisfacer todas sus necesidades de detección de amenazas basada en IA.
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DemostraciónPreguntas frecuentes sobre la detección de amenazas mediante IA
Los sistemas de detección de amenazas mediante IA suelen procesar grandes cantidades de datos personales y organizativos, lo que plantea problemas de seguridad. Es importante garantizar que estos sistemas cumplan con las normativas de privacidad de datos, como el RGPD o la CCPA, e implementar técnicas de anonimización de datos cuando sea necesario.
Dado que la IA analiza rápidamente grandes cantidades de datos e identifica patrones que indican un comportamiento malicioso, mejora el proceso de detección de amenazas. Mientras que los métodos tradicionales se basan en reglas estáticas, la IA puede detectar nuevas amenazas aprendiendo continuamente de los nuevos datos.
Algunas de las aplicaciones comunes de la IA en la detección de amenazas son:
- Identificar ataques de phishing.
- Detección de amenazas internas.
- Protección de terminales.
- Supervisión del tráfico de red en busca de actividades sospechosas.
Sí, la IA se puede adaptar a las necesidades de las pequeñas empresas. Muchas herramientas de seguridad de IA basadas en la nube, como SentinelOne, ofrecen soluciones rentables. Son fáciles de implementar y mantener, lo que hace que la seguridad avanzada sea accesible para las organizaciones más pequeñas.
