¿Qué es la IA en ciberseguridad?
Definición de IA en ciberseguridad
La inteligencia artificial (IA) en ciberseguridad es la aplicación de machine learning, procesamiento de lenguaje natural (NLP), análisis de datos, (RAG) y otras tecnologías de IA para proteger redes, sistemas, dispositivos y datos de ataques y uso no autorizado.
El uso de la IA en ciberseguridad está en aumento para reforzar la postura de seguridad de una organización y permitir defensas proactivas. La IA puede automatizar tareas rutinarias como la incorporación de fuentes de datos personalizadas, la priorización y depuración de alertas, la conversión de reglas de detección, ayudar con la migración de SIEM y más. A medida que la IA se adapta, evoluciona y aprende de tus datos, mejora su capacidad para identificar y responder a amenazas nuevas y emergentes.
¿Por qué es importante la IA en la ciberseguridad?
La IA en ciberseguridad es importante porque permite a las organizaciones ser más proactivas, eficientes y adaptables en sus defensas contra amenazas cibernéticas, muchas de las cuales ahora son impulsadas por IA.
Para enfrentar la escala de las amenazas cibernéticas impulsadas por la IA, los métodos tradicionales de ciberseguridad están resultando insuficientes. Los actores de amenazas disfrutan de la mayor automatización y sofisticación que la IA ofrece a sus métodos de ataque y evasión. Las técnicas de ataque novedosas, por ejemplo, incluyen malware polimórfico, vulnerabilidades basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño y phishing mejorado con deepfake. Además del aumento desenfrenado del malware, la ingeniería social y las explotaciones de vulnerabilidades, el panorama de los ataques se está expandiendo con amenazas impulsadas por la IA, lo que dificulta la defensa.
Los equipos de seguridad que utilizan análisis de seguridad impulsados por IA para automatizar y acelerar la respuesta a incidentes, mejorar la detección y predicción de amenazas y mejorar la precisión de los verdaderos positivos pueden escalar de acuerdo con la ocasión.
Con la ayuda de la IA en tareas manuales, los profesionales de seguridad pueden enfocarse en objetivos más estratégicos, como la búsqueda de amenazas y la investigación de verdaderos positivos. El filtrado tradicional de alertas puede fácilmente ocupar todo el día laboral de los analistas. Con la IA, ahora te toma minutos depurar cientos de alertas para separar las pocas que realmente importan. De manera similar, un analista de seguridad puede investigar una amenaza en menos de una hora con la ayuda de la IA. Sin IA, esta tarea podría llevar días.
Cómo funciona la IA en ciberseguridad
La IA trabaja en ciberseguridad mediante modelos de machine learning, procesamiento de lenguaje natural (NLP), modelos de lenguaje grande (LLM) y algoritmos de IA. Las herramientas de IA analizan grandes cantidades de datos para detectar patrones y anomalías, e identifican posibles amenazas y ataques novedosos.
Recopilación y procesamiento de los datos
Los algoritmos de IA pueden recopilar y procesar datos de amplios conjuntos de datos, como el tráfico de red, los logs del sistema y el comportamiento del usuario, en tiempo real. La IA puede ayudar a los equipos de seguridad a recopilar y normalizar una nueva fuente de datos en aproximadamente 10 minutos. Automatiza el desarrollo de integraciones de datos personalizadas y crea una integración completa, que incluye un pipeline, mappings, plantillas y un paquete de integración.
Crea o convierte una regla de detección
Al analizar datos, la IA puede ayudar a los equipos de seguridad a identificar anomalías y patrones que indiquen un ciberataque. La IA generativa (GenAI) adaptada al contexto, como el Elastic AI Assistant, también puede explicar las alertas activadas por las reglas de detección en un lenguaje fácil de entender.
Clasificación y monitoreo de alertas
La IA automatiza el proceso que consume mucho tiempo de clasificación y monitoreo al correlacionar alertas relacionadas en hallazgos a nivel de ataque. La característica Attack Discovery de Elastic Security, por ejemplo, clasifica cientos de alertas hasta reducirlas a las pocas amenazas genuinas y presenta los resultados en una interfaz intuitiva. Esto permite a los equipos de operaciones de seguridad comprender rápidamente los ataques presentados, priorizar las amenazas según la gravedad y el impacto potencial, y tomar medidas de seguimiento inmediatas.
Investigando una amenaza de ciberseguridad
Cada vez que se identifica una amenaza, la IA puede ayudar a los analistas de seguridad a llevar a cabo pasos clave de la investigación. Proporciona una descripción detallada del ataque, resume los hosts y usuarios, muestra las tácticas de adversario relacionadas con MITRE ATT&CK® y más. GenAI también puede crear planes de remediación paso a paso y agilizar el análisis y enriquecimiento ad hoc generando o convirtiendo lenguaje natural en consultas en el lenguaje de programación preferido.
Responder a un incidente de ciberseguridad
La IA mejora la respuesta a incidentes al ejecutar automáticamente acciones predefinidas, como aislar los sistemas afectados, bloquear direcciones IP maliciosas o corregir vulnerabilidades. La IA aprende continuamente de incidentes pasados, y mejora así su capacidad para detectar y responder a amenazas futuras. GenAI también puede sugerir pasos para la remediación de incidentes a los analistas de seguridad y ayudarles a documentar los incidentes.
Técnicas clave de IA utilizadas en ciberseguridad
Los profesionales de Security utilizan una amplia gama de técnicas de IA para la ciberseguridad. Incluyen machine learning, NLP, RAG, LLM y análisis de comportamiento.
Machine Learning en la ciberseguridad
Los modelos de machine learning identifican patrones y se enfocan en las anomalías que pueden indicar amenazas potenciales. Por ejemplo, los equipos de seguridad utilizan machine learning para monitorear las redes en busca de posibles problemas.
NLP
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) permite a los sistemas de IA entender y procesar el lenguaje humano. Esto es crucial para tareas como analizar reportes de amenazas, respuesta a incidentes y evaluación de vulnerabilidades. Los analistas de inteligencia de amenazas utilizan el PLN para analizar grandes cantidades de información de las redes sociales, artículos de noticias y la dark web para identificar posibles amenazas y extraer detalles relevantes. Esto ayuda a los equipos de seguridad a entender los motivos de los actores de amenazas e identificar indicadores de compromiso (IoC), así como mejorar la inteligencia de amenazas.
LLMs e IA generativa en ciberseguridad
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que potencia muchas aplicaciones de PLN, y les permiten interpretar y generar lenguaje humano. Cada vez más vemos IA generativa en ciberseguridad para analizar datos de amenazas, ayudar a responder a incidentes y asistir con la documentación después de que se haya resuelto un caso. En ciberseguridad, los LLM también presentan desafíos: ataques de inyección de prompts, envenenamiento de datos y divulgación de datos confidenciales.
RAG
Retrieval augmented generation (RAG) es una técnica que mejora la precisión de los modelos de lenguaje al combinar la recuperación de documentos con la generación de lenguaje. RAG ayuda a asegurar que los LLM tengan el contexto apropiado que necesitan para ofrecer respuestas personalizadas, precisas y relevantes.
Cuando un analista de seguridad le plantea una pregunta al sistema RAG, este recupera información de fuentes de ciberseguridad relevantes, como logs internos, fuentes de inteligencia sobre amenazas, bases de datos de vulnerabilidades, reportes de incidentes internos u otras bases de datos de conocimiento internas. Los datos recuperados se ejecutan contra la consulta del analista, y le proporcionan al LLM el contexto y la información más reciente y relevante. Como resultado, el LLM utiliza el prompt aumentado para generar una respuesta adaptada al contexto y actualizada.
Análisis conductual
El análisis del comportamiento del usuario (UBA) ayuda a analizar el comportamiento de usuarios (y de sistemas) para detectar actividades sospechosas en tiempo real. UBA recopila datos de diversas fuentes, como archivos log, tráfico de red y uso de aplicaciones, para establecer un punto de referencia del comportamiento normal de cada usuario. Utiliza. además, machine learning y el modelado estadístico para detectar desviaciones de esta línea de base. Con el tiempo, a medida que UBA actualiza constantemente los perfiles de usuario, aprende y mejora su capacidad para identificar anomalías. Esta técnica de ciberseguridad ayuda a identificar amenazas internas, actividades maliciosas y otros incidentes de seguridad antes de que puedan escalar.
Beneficios de la IA en ciberseguridad
La IA mejora significativamente la eficiencia y la efectividad de los equipos de seguridad. Las soluciones de seguridad impulsadas por IA pueden ayudar a los equipos de seguridad a automatizar procesos, adaptarse a las amenazas en evolución, mejorar los mecanismos de defensa proactivos y la resiliencia cibernética, así como ofrecer ahorros de costos.
Mejor detección de amenazas
La IA mejora la detección de amenazas al identificar anomalías con mayor precisión y velocidad de lo que los analistas de seguridad podrían hacer sin ayuda.
Tiempo de respuesta a incidentes más rápido
Usando IA, los analistas de seguridad pueden automatizar los pasos de respuesta, recibir contexto para posibles incidentes y priorizar los ataques que más importan. Con una detección de amenazas más rápida y precisa, pueden contener los ataques a la seguridad más rápidamente, identificar las causas raíz y prevenir futuros ataques.
Automatización
La IA puede automatizar tareas que consumen mucho tiempo, y liberar a los equipos de seguridad para que se enfoquen en objetivos estratégicos e incidentes complejos de ciberseguridad.
Menos error humano
Al automatizar tareas rutinarias, como la priorización de alertas y el monitoreo, la IA reduce el riesgo de errores humanos, lo cual mejora la eficiencia y la precisión de las operaciones de ciberseguridad.
Escalabilidad mejorada
La IA mejora significativamente la escalabilidad al automatizar tareas que consumen mucho tiempo, procesar grandes cantidades de datos y aprender continuamente para adaptarse a las amenazas en constante evolución.
Aplicaciones y casos de uso de IA en ciberseguridad
Los equipos de ciberseguridad utilizan IA para una amplia variedad de tipos de amenazas, como la detección de phishing, la prevención de fraudes y la seguridad de redes.
Detección de malware y phishing
Los sistemas impulsados por IA pueden detectar malware e intentos de phishing más eficazmente que los métodos tradicionales, especialmente cuando se trata de amenazas nuevas o en evolución (en particular, amenazas potenciadas por IA). Con capacidades como la detección de anomalías, el análisis contextual y de comportamiento, y la inteligencia predictiva, la IA puede identificar y mitigar los ataques más rápidamente y aprender a distinguir entre actividades legítimas y maliciosas, y minimizar así los falsos positivos que pueden interrumpir los flujos de trabajo de seguridad.
Endpoint security
La IA puede mejorar endpoint security aprendiendo el contexto, el entorno y los comportamientos asociados con dispositivos específicos, identificando anomalías y comportamientos inusuales. La IA es especialmente eficaz para detectar vulnerabilidades de día cero, o ataques potenciales basados en vulnerabilidades que aún no son conocidas por los equipos de seguridad.
Seguridad de red y cloud
La IA es una excelente opción tanto para la seguridad de la red como para la seguridad del cloud debido a las grandes cantidades de datos involucrados. Ayuda a detectar anomalías y amenazas, así como a evitar la fatiga de alertas. La IA analiza grandes cantidades de datos y ajusta dinámicamente las políticas de seguridad y los controles de acceso basados en evaluaciones de amenazas en tiempo real en un solo panel.
Prevención de fraude
La IA puede usarse para detectar actividades fraudulentas, como el robo de identidad, el fraude de pagos y la apropiación de cuentas. Similar a otras aplicaciones de ciberseguridad, la IA puede disminuir la cantidad de alertas de falsos positivos que reciben los equipos y contribuir al ahorro de costos al reducir la necesidad de investigaciones manuales prolongadas y prevenir pérdidas por fraude y daños a la reputación. La IA también puede identificar patrones complejos de fraude que son difíciles de detectar para los sistemas tradicionales basados en reglas.
Operaciones de seguridad
La implementación generalizada de tecnologías de IA en casi todos los aspectos de la pila de seguridad está ayudando a los equipos de seguridad a trabajar de manera más eficiente para mitigar las amenazas. La IA está proporcionando a los profesionales de la seguridad acceso a información que de otro modo nunca habrían tenido y cambiando profundamente sus trabajos, para mejor.
Los administradores, ingenieros y analistas de Security pueden priorizar más fácilmente los incidentes críticos, reducir la fatiga de alertas y acelerar las investigaciones mediante inteligencia de amenazas integrada en tiempo real, clasificación automatizada y flujos de trabajo mejorados con LLM. Al automatizar varias de las tareas que consumen mucho tiempo y son rutinarias, los equipos de seguridad ahora pueden enfocarse en las prioridades que realmente importan y fortalecer aún más la postura general de seguridad de su organización.
Implementación de IA en operaciones de seguridad
Con la aparente oferta de cada proveedor de su propio producto de IA, puede resultar difícil separar lo artificial de lo inteligente.
El primer paso es comprender hasta qué punto la oferta de IA beneficiará a tu equipo y a tu centro de operaciones de seguridad (SOC). Comienza por responder estas preguntas:
- ¿Dónde puede la IA ofrecer el mayor valor en tu panorama de seguridad actual?
- ¿Qué riesgos debes monitorear según los casos de uso de IA que has identificado?
- ¿Cuáles son tus objetivos específicos para la adopción de la IA?
A continuación, elige las herramientas de IA adecuadas que se ajusten a tus objetivos, metas, panorama de seguridad e infraestructura actual, y asegúrate de que tu equipo de seguridad pueda sostener sus nuevas cargas de trabajo. Finalmente, asegúrate de la calidad y privacidad de los datos, el cumplimiento de las normativas y la seguridad.
Algunos proveedores ofrecen ayuda para la transición de sistemas heredados a productos impulsados por IA. Aquí también la IA resulta útil en el proceso de migración, ayudando a migrar reglas de detección heredadas e incorporar tipos de datos personalizados en minutos, tareas que tradicionalmente demoraban días o meses. Elastic reduce el tiempo y la experiencia necesarios para cambiar de SIEM con características de IA como Importación Automática y Migración Automática. Elastic AI Assistant ayuda a reducir la curva de aprendizaje para los analistas y administradores de seguridad mediante sugerencias guiadas de flujo de trabajo y la conversión de consultas complejas.
IA y ciberseguridad con Elastic
El análisis de seguridad impulsado por IA de Elastic Security, construido sobre la plataforma Search AI que incluye RAG, es notable por sus características de IA líderes en la industria:
- La migración automática ofrece un flujo de trabajo impulsado por IA para migrar reglas de detección heredadas de SIEM a Elastic Security.
- Attack Discovery evalúa de manera holística las alertas entrantes con el fin de detectar ataques en progreso y guía a los analistas para detenerlos.
- La incorporación automática crea integraciones de datos personalizadas en minutos, incluso desde cualquier API REST.
- Elastic AI Assistant impulsa a los equipos de seguridad con una guía adaptada al contexto para la clasificación de alertas, la respuesta a incidentes, las tareas administrativas, entre otras tareas.