Adopción de la IA en seguridad: principales casos de uso y errores que debes evitar

En esencia, la IA sobresale en el reconocimiento de patrones, el aprendizaje a partir de grandes cantidades de datos y la realización de predicciones o decisiones basadas en ese aprendizaje. Junto con las tecnologías de machine learning (ML) , la IA permite obtener un análisis avanzado de datos a gran escala.

Para los profesionales de la seguridad que se enfrentan a un entorno de ataque cada vez mayor y a amenazas avanzadas, la IA ayuda a mejorar la detección de amenazas, automatizar y acelerar la respuesta a incidentes, y mejorar la precisión y la fidelidad de las alertas. Su visibilidad en tus datos permite una correlación más robusta de eventos, lo que aumenta la productividad del equipo para una gestión de vulnerabilidades más eficiente. Esto contribuye a una mejora general en las estrategias y procesos de gestión de riesgos de las organizaciones.

Los entornos híbridos y multinube introducen nuevas vulnerabilidades y superficies de ataque. Los ataques modernos se desarrollan a velocidades sin precedentes, los sistemas tradicionales generan un número abrumador de alertas (muchas de las cuales son falsos positivos), y la industria opera con una escasez global de talento. No es extraño que la adopción de IA esté en aumento. De hecho, se prevé que el mercado global de herramientas de ciberseguridad de IA crezca un 27,9 % para el 2030.

La IA ayuda a los equipos de seguridad a analizar ecosistemas complejos de forma más eficiente que los procesos manuales. Las herramientas de IA pueden detectar amenazas, filtrar alertas y responder casi en tiempo real, minimizando los daños de la organización. En última instancia, actúa como un multiplicador de fuerza y asume tareas repetitivas para que puedas concentrarte en investigaciones de alto valor.

Para las organizaciones que están fortaleciendo sus prácticas de ciberseguridad con IA, actualmente se destacan cinco casos de uso: la detección de amenazas con IA, la automatización de SOC, la respuesta a incidentes, la detección de fraudes y análisis de riesgos y la incorporación de datos. Vamos a profundizar.

Las herramientas de seguridad tradicionales suelen basarse en firmas o patrones conocidos, lo que las hace vulnerables a ataques nuevos o en evolución. Sin embargo, la IA puede analizar patrones en el tráfico de red, el comportamiento del usuario y las actividades del sistema en tiempo real. Esto permite a los equipos de seguridad identificar anomalías que podrían indicar una brecha, y esto significa que tienen herramientas de igual potencia para combatir las amenazas persistentes avanzadas (APTs).

Los modelos de aprendizaje automático son especialmente eficaces para detectar estas anomalías: los sistemas de detección basados en el comportamiento, por ejemplo, pueden reconocer cuándo las acciones de un empleado difieren de su comportamiento habitual y señalan una posible amenaza.

Cuando se trata de gestionar el volumen y la velocidad de los datos, los SOC reciben una gran cantidad de alertas a diario (muchas de ellas son falsos positivos), lo que provoca la fatiga de los analistas y una mayor vulnerabilidad. Las herramientas de IA diseñadas para la gestión de información y eventos de seguridad (SIEM) ahora pueden automatizar el análisis de amenazas, filtrar las alertas que realmente importan y reducir la carga de trabajo de los analistas. Al utilizar IA en los sistemas SIEM, los equipos de seguridad proporcionan a los analistas cuadros de mando más enfocados y de alta calidad para guiar sus operaciones diarias.

La respuesta a incidentes requiere rapidez. Cuando los analistas están atascados por los datos, los tiempos de respuesta se ven afectados. Cuanto más tiempo permanezca un atacante dentro de un sistema, más daño puede infligir. Al automatizar los pasos clave de mitigación de amenazas, las organizaciones pueden reducir significativamente el tiempo entre la detección y la contención, minimizando la necesidad de intervención humana.

La orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) es un marco que, cuando está potenciado por IA, puede acelerar la automatización de la respuesta y escalar problemas críticos a analistas humanos solo cuando sea necesario.

Los sectores bancarios, comerciales electrónicon y de seguridad requieren sistemas sólidos de detección de fraudes. A medida que las amenazas se vuelven más avanzadas y el entorno de ataque se expanden, los sistemas tradicionales basados en reglas fallan, a menudo generando demasiados falsos positivos y pasando por alto comportamientos fraudulentos más sutiles. La detección de fraudes y el análisis de riesgos impulsados por IA son una aplicación invaluable de la IA en el ámbito de la ciberseguridad.

Al analizar patrones de transacción en tiempo real, detectar anomalías e identificar tácticas de fraude complejas que de otro modo pasarían desapercibidas, los algoritmos de IA y machine learning ayudan a los equipos de seguridad a adoptar una postura proactiva en sus esfuerzos de mitigación de riesgos para minimizar cualquier pérdida potencial relacionada con el fraude.

Octodet previene proactivamente las amenazas a nivel de endpoint y mantiene actualizadas sus capacidades de detección de amenazas.

La incorporación de datos impulsada por IA es un cambio radical que permite a los administradores de seguridad asegurarse de que su SIEM opere con un conjunto de datos completo y normalizado que abarca todo el panorama de TI de su organización.

Al automatizar las integraciones de datos personalizadas, los expertos en seguridad pueden ahorrar semanas de trabajo. Lo que a los equipos les tomaría días, ahora se puede completar en menos de 10 minutos gracias a la IA, mejorando la capacidad del SOC para obtener una visión más holística de su entorno, más rápidamente.

Obtén más información sobre los beneficios de SIEM impulsado por IA para tu organización.

Hay una forma correcta y otra incorrecta de crear un SOC impulsado por IA. Muchas organizaciones cometen errores críticos al implementar la IA en sus operaciones de seguridad. Aquí verás algunos errores comunes de implementación que debes evitar: 

Gestión deficiente: sin una supervisión adecuada, las herramientas de IA pueden tomar decisiones incorrectas u operar fuera de los límites regulatorios y de cumplimiento, lo que compromete la confianza entre los usuarios internos y las partes interesadas externas. Estos riesgos se amplifican cuando no hay partes interesadas claramente establecidas que monitoreen la adopción de IA. 

Sin roles, responsabilidades y rendición de cuentas definidos, se vuelve difícil gestionar los sistemas de IA de manera efectiva, hacer cumplir las políticas o responder a incidentes cuando las cosas salen mal. Es esencial cumplir con un marco de trabajo de gestión sólido para garantizar que la IA no solo sea efectiva, sino también segura, compatible y que se alinee con los valores organizacionales.

Controles de acceso débiles: los sistemas de IA a menudo requieren acceso a datos sensibles. Sin controles de acceso estrictos, pueden convertirse en objetivos. Es imperativo considerar la seguridad en cada paso del proceso de adopción.

Capacitación en datos sensibles: alimentar datos personales o regulados sin protección en los modelos de IA puede resultar en violaciones de la privacidad y problemas de cumplimiento. Al capacitar los modelos, los equipos de seguridad deben identificar los riesgos de los datos de IA y proceder como corresponda.

Descuidar la seguridad durante el desarrollo: para prevenir alteraciones maliciosas, cada etapa del ciclo de vida de desarrollo e implementación de los productos de IA debe tener en cuenta la seguridad. Especialmente, al implementar tecnologías opacas como la IA, integrar la seguridad desde las primeras fases del proceso de desarrollo (“shift-left”)garantiza que las vulnerabilidades se detecten de forma temprana.

Dependencia excesiva de la automatización: la IA no reemplaza la experiencia humana, pero la aumenta. La supervisión humana sigue siendo fundamental, especialmente cuando se trata de amenazas sensibles al contexto que la IA puede malinterpretar o pasar por alto por completo. Para construir un equipo de seguridad productivo y eficiente potenciado por la IA , las organizaciones deben priorizar el juicio humano en áreas como la evaluación de riesgos y el comportamiento inesperado del sistema. La colaboración entre la IA y los analistas garantiza una mejor toma de decisiones, reduce los puntos ciegos y mantiene la integridad operativa.

No existe una solución de IA que se adapte a todos. La modernización de tu SecOps comienza desde cero al construir una base que ayude las necesidades reales de tu equipo de operaciones de seguridad. Las modernizaciones exitosas se centran en las personas y comienzan con una comprensión clara de a quién beneficia la tecnología y cómo se integra en los flujos de trabajo diarios. 

Para aprovechar al máximo el poder de la IA en tu estrategia de SecOps, considera las siguientes mejores prácticas:

• Comienza con una estrategia clara: la adopción de la IA debe ser impulsada por el perfil de riesgo específico de tu organización y las necesidades de tu equipo. Empieza con objetivos bien definidos y establece metas SMART (específicas, medibles, alcanzables, relevantes y con plazos determinados) para tu despliegue de IA. Esto asegura que estés resolviendo los problemas correctos y haciendo un seguimiento de los resultados significativos.

• Invierte en la calidad de los datos: La IA es tan buena como los datos de los que aprende. Asegúrate de que tus herramientas de seguridad reciban datos completos, precisos y oportunos de todo tu entorno de TI. Los datos limpios, normalizados y enriquecidos son clave para una detección precisa de amenazas y una automatización eficaz.

• Integración entre herramientas: la IA debe funcionar sin problemas en todo tu ecosistema de seguridad existente, desde SIEM hasta SOAR, la detección y respuesta de endpoints (EDR), las herramientas de monitoreo en la nube, y más. Esta integración mejora los tiempos de respuesta al reducir la proliferación de herramientas y permitir una visibilidad unificada.

• Capacita a tus equipos: la tecnología es solo una parte de la ecuación. La capacitación y el desarrollo de habilidades permiten a los analistas de SOC comprender cómo se integra la IA en sus flujos de trabajo, interpretar sus salidas y tomar decisiones informadas. La experiencia humana sigue siendo crucial, especialmente al navegar por casos puntuales o interpretar recomendaciones impulsadas por IA.

• Monitoreo y ajuste continuo: la IA no es una herramienta de "configurar y olvidar". Evalúa periódicamente el rendimiento del modelo y reentrénalo con datos actualizados. El ajuste continuo garantiza la relevancia, precisión y confianza en tus sistemas de IA.

Al anclar tus esfuerzos de modernización en estas mejores prácticas, tu organización estará mejor posicionada para desplegar la IA de manera responsable, mejorar los tiempos de respuesta a las amenazas y elevar tu postura de seguridad general, y así, mantener a tu equipo de SOC en el centro de la transformación.

Construido sobre la plataforma de Elastic Search con IA, Elastic Security integra capacidades avanzadas de IA en cada capa del flujo de trabajo del SOC. Con la IA generativa, acelera la incorporación de datos, obtén acceso a una clasificación de alertas más eficiente e incrementa la productividad de tus equipos de seguridad.

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